Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | доктор экономических наук |
| Автор | Шуметов, Вадим Георгиевич |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2004 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.05 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий"
На правах рукописи
ШУМЕТОВ ВАДИМ ГЕОРГИЕВИЧ
УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ В ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМЕ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
08.00.05 Ч Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями и инвестиционной деятельностью)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук
Москва Ч 2004
Работа выпонена в Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы
Научный консультант доктор экономических наук,
профессор, заслуженный деятель науки РФ Егоров А Ю.
Официальные оппоненты
Ведущая организация
доктор экономических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Воробьев Ю.Ф.
доктор экономических наук, профессор Пилипенко П.П.
доктор экономических наук, профессор Райзберг Б.А.
Институт международных экономических и политических исследований РАН
Защита состоится 2 июля 2004 г. в 14 часов на заседании Диссертационного Совета Д.212.043.01 в Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы по адресу: г. Москва, ул Трифоновская, 57, ауд. 201.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии.
Автореферат разослан 31 мая 2004 г.
Ученый секретарь
Диссертационного Совета Д.212.043.01, кандидат экономических наук, доцент
С.А. Лочан
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. Мировой экономический опыт убеждает, что глубокие эффективные преобразования возможны лишь на инновационном пути развития экономики. Инновационная составляющая экономического развития давно находится в центре внимания ученых и практиков. В большинстве стран правительства и предпринимательские структуры ищут пути повышения конкурентоспособности в развитии научных исследований и ускорении внедрения их результатов, в инновационную сферу осуществляются значительные инвестиции, вовлекаются людские ресурсы.
Ситуация, сложившаяся в российской инновационной сфере, определяется как кризисная. Выход из создавшегося положения, преодоление технологической отсталости производства возможны путем перевода экономики на инновационный тип развития, совершенствования управления инновационными процессами. В Основах политики РФ в области науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу главной целью государственной политики провозглашен переход к инновационному развитию страны на основе установления приоритетов и формирования национальной инновационной системы.
Высокие уровни риска, сопровождающие инновационную деятельность производственных предприятий как основных хозяйствующих субъектов, отсутствие конкретных методов, средств, методик и технологий информационного обеспечения управления инновационными процессами в условиях риска и неопределенности, неготовность менеджеров к управлению в динамичной среде, Ч эти факторы во многом препятствуют распространению инноваций. Рисковый характер инновационной деятельности обусловливает важность принятия управленческих решений как на стадии разработки, так и на стадии реализации инновационных проектов.
Решающую роль при принятии инновационных решений играет информационное обеспечение, от своевременности и надежности которого зависят экономические результаты инноваций. Необходимо располагать моделями и агоритмами, обеспечивающими реальную оценку инвестиционных проектов как на стадии проектирования, так и на стадии реализации проекта, учитывающие вероятностный характер результатов инноваций, когда степень неопределенности тем выше, чем больше радикальность нововведений. В более широком плане необходимо значительно усилить научное и, прежде всего, методологическое и методическое обеспечение решения проблем, связанных с управлением развитием инновационной сферы. В этой связи разработка моделей и механизмов управления инновационными процессами в хозяйственных системах представляется актуальным направлением научного исследования и практического внедрения.
Степень разработанности проблемы. Вопросы инновационного менеджмента рассматривались рядом ученых. Значительный вклад в теорию инноваций внесли А.И. Анчишкин, Л.С. Барютин, Э.Г. Гейгер, А. Клайнкнехт, Н.Д. Кондратьев, Г. Менш, Н. Мончев, Э. Мэнсфид, Ф. Никсон И. Перлаки, Э. Роджерс, Б. Санто, Т. Твисс, А.Н. Фоломьев, В.Д. Хартман, И. Шумпетер, Ю.В. Яковец и ряд других зарубежных и отечественных ученых. Большую роль в теории инновационного управления занимают работы таких ученых, как А.А. Богданов, М. Вебер, А. К. Гастев, Г. Таун, А. Файоль, Г. Форд, Г. Эмерсон. Взгляд на менеджмент как систему социально-психологических факторов развивали Д. Карнеги, П. р, А. Маслоу, Э.
Мейо, Ф.У. Тейлор, Ф. Херцберг. Математические аспекты управления освещены в работах Р. Акоффа, Р. Белмана, А.И. Берга, Л. Берталанфи, С. Би-ра, Н. Винера, Р. Камана, Л.В. Кантаровича, Д. Форрестора.
Вопросы разработки методологии выбора стратегии развития субъектов хозяйственной деятельности рассматривались в работах О.С. Виханского, И.Н. Герчиковой, Г.Б. Клейнера, М.И. Круглова, Э.А. Уткина, Р.А. Фатхутди-нова, А.Н. Фоломьева, Ю В. Яковца; среди зарубежных авторов данным вопросам уделяли внимание Дж.М. Кейнс, В. Ойкен, Г. Тейлор, Я. Тинберген. В изучение регионального аспекта формирования социально-экономической политики предприятия существенный вклад внесли А. Вебер, У. Изард, А. Леш, Ф. Перру. Разработкой теоретических, методологических и практических аспектов функционирования и развития социально-экономических систем занимались российские ученые А.Н. Авдулов, Ю.П. Алексеев, В.Н. Архангельский, С.Д. Валентей, СЮ. Глазьев, Л.М. Гохберг, В.И. Кушлин, Б.С. Жихаревич, Л.Я. Косас, В.Г. Лебедев, В.Н. Лексин, Н.Н. Некрасов, В.Б. Си-лов, С.А. Суспицын, Р.И. Шнипер, Б.М. Штульберг, В.П. Чичканов.
Несмотря на большое количество научных исследований, связанных с разработкой методологических подходов, методов, средств, методик и технологий управления инновационной деятельностью предприятий, научную разработанность данной проблематики нельзя признать достаточной. Сочетание двух основных тенденций в методологии управления инновационным процессом Ч общесистемного качественного подхода и математических методов исследования операций Ч воспоняет издержки научного исследования обозначенной проблемы, что и обусловило выбор темы диссертационного исследования, его цель, задачи, круг рассматриваемых вопросов.
Целью диссертационного исследования является разработка теоретико-методологических и методических основ управления инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологиях.
Достижение поставленной цели обеспечено путем решения следующих задач исследования:
Ч анализа особенностей функционирования и развития хозяйствен-ных систем в условиях современной российской экономики, выявления факторов формирования приоритетов инновационной политики на различных уровнях управления;
Ч выявления проблем инновационного развития производственного предприятия как основы реального сектора экономики, формирования стратегии и тактики управления в условиях динамичности внешней среды;
Ч системного анализа управления инновационным процессом в хозяйственной системе, формирования требований к информационному обеспечению управления, выбора адекватных методов и средств информационного обеспечения инновационной деятельности и принятия управленческих решений;
Ч разработки принципов, методологических и методических основ моделирования инновационного процесса на основе экспертных методов и экспертно-аналитических технологий;
Ч установления методологических и методических основ оптимального управления инновационным процессом на основе теоретико-игровых критериев оптимальности;
Ч разработки статических и динамических концептуальных моделей типовых задач инновационного менеджмента на различных иерархических уровнях управления,.оценки их эффективности;
Ч разработки методик и технологии напонения концептуальных моделей инновационного менеджмента экспертными знаниями, их апробации при создании статических и динамических моделей управления инновационным процессом на предприятиях и в организациях;
Ч разработки механизма управления инновационной деятельностью предприятия на базе экспертной информации с использованием теоретико-игровых критериев оптимальности;
Ч установления методологических подходов и разработки модели распределения ресурсов при управлении инновационными процессами;
Ч разработки методологических подходов и моделей оценки инновационной деятельности менеджеров в системе управления человеческими ресурсами.
Объектом исследования являются хозяйственные системы Ч инновационно активные субъекты хозяйственной деятельности.
Предметом исследования являются процесс, методы и технологии управления инновационной деятельностью хозяйственных систем на основе современных информационных технологий, а также экспертных методов информационного обеспечения и поддержки принятия управленческих решений.
Методологической и информационной основой исследования служат методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного менеджмента, вопросам информационного обеспечения процесса управления инновациями и принятия управленческих решений, в том числе с использованием экспертных методов.
В процессе исследования применяся методический аппарат экономико-математического моделирования, системного анализа, статистики, теории полезности, теории принятия управленческих решений, теории игр. Обработка информации и ее анализ осуществлялись с использованием стандартных и оригинальных программных продуктов для персонального компьютера, созданных на базе метода анализа иерархий и агоритмов векторно-полевого метода представления многомерной статистической информации.
Информационную базу исследования составили официальные данные Госкомстата, региональные статистические данные, статистические данные предприятий и организаций, сведения, полученные в ходе экспертного обследования.
Научная новизна исследования состоит в разработке теоретико-методологических основ эффективного управления инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий, позволяющих оптимально организовать инновационный процесс в целях обеспечения конкурентоспособности и нового качества экономического роста.
Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором и составляющие его научную новизну, заключаются в следующем:
1. Разработана концепция эффективного управления инновационном процессом в хозяйственной системе, в основе которой лежит новый методологический подход к моделированию в условиях риска и неопределенности, предполагающий на первом этапе построение системы концептуальных иерархических многоуровневых моделей, адекватных целям и задачам инновационного процесса и учитывающих внутренние и внешние условия его
протекания, а также перспективы развития ситуации, на втором Ч получение конкретных информационных моделей путем напонения их экспертными знаниями с помощью информационно-аналитических технологий и на третьем этапе Ч использование информационных моделей для принятия рациональных управленческих решений с учетом характера предпочтений лица, принимающего решение.
2. Обосновано, что эффективным подходом к информационному обеспечению процесса подготовки управленческих решений при формировании инновационной стратегии и тактики развития хозяйственных систем являются экспертные оценки на основе метода анализа иерархий (МАИ) и компьютерной системы поддержки принятия решений (СППР) Expert Decide. Метод обеспечивает получение количественной информации для принятия решений в слабо структурированных задачах с преобладанием качественных факторов, а также в неструктурированных задачах, согласование стратегического и тактического уровней анализа.
3. Предложен подход к решению задач управления инновационным процессом, в соответствии с которым приоритеты стратегических направлений инновационной деятельности устанавливаются исходя из оценок их субъективных вероятностей, а тактические решения определяются с учетом индивидуальных особенностей лица, принимающего решение (ПР). Методика, разработанная в рамках МАИ, предполагает активную роль ПР в принятии тактических решений на основе теоретико-игровых критериев оптимальности, а также в оценке субъективных вероятностей реализации альтернативных стратегий с учетом принимаемых решений. Предложены агоритмы расчета матрицы эффективностей и неиспользованных возможностей. Показано, что надежность управленческих решений при принятии решения повышается при использовании не одного, а нескольких критериев оптимальности.
4. Разработана методика измерения уровня хозяйственного риска, основанная на теории полезности и концепции негативной и позитивной реализации инновационных решений, а также понятии коэффициент риска с количественной оценкой входящих в него параметров на базе метода анализа иерархий.
5. Разработана система иерархических моделей анализа экономической состоятельности хозяйственной системы и методика их напонения экспертными знаниями. Модели предусматривают учет социальных, экологических, природно-производственных, рыночных и финансовых факторов, а также интересы основных акторов (действующих сил), определяющие вектор развития хозяйственной системы. Показано, что учет социального самочувствия населения в территориальном образовании и регионе в целом может существенно изменить приоритеты формирования стратегии развития хозяйственных систем. Предложена иерархическая модель и соответствующая методика разработки информационной модели, направленная на оценку экспертами социально-экономической напряженности в регионе.
6. Предложен подход к реализации прямого процесса планирования инновационного развития производственного предприятия, основанный на систематизации индикаторов политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития рынка. Разработана методика стратегического планирования развития предприятия, предусматривающая определение приоритетов наиболее важных политик акторов, оценку вероятностей осуществления контрастных сценариев будущего. Для оценки эффективности инновационного решения предложено использовать
отношение приоритетов интегральных результатов к приоритетам интегральных затрат, связанных с их достижением, рассчитанных по иерархическим моделям для экспертной оценки выгод и лиздержек. На нижнем уровне обеих иерархий рассматриваются виды стратегий, на среднем Ч критерии оценок выгод и лиздержек Ч экономический, социальный, экологический и др. Оценка эффективности инновационного решения производится путем сравнения отношений приоритетов, а в качестве допонительного средства используется маргинальной анализ, основанный на сравнении отношений приращений приоритетов.
7. В рамках теории анализа иерархических структур разработана методология построения концептуальных и информационных моделей стратегии завоевания рынка производственным предприятием с учетом политики конкурентов, основанная на принципе выделения частных иерархий из общей концептуальной модели с последующей агрегацией получаемых результатов. Предлагаемый подход позволяет значительно облегчить работу экспертов, задает последовательность и четкую логику этапов моделирования.
8. Разработан подход к динамическому моделированию управления инновационным процессом, основанный на экспертных оценках начального и конечного распределения приоритетов конкурирующих инновационных стратегий и динамики их изменения на протяжении первых трех стадий жизненного цикла. Модели дают возможность рассчитать текущее распределение приоритетов, проводить среднесрочное прогнозирование соотношения приоритетов инновационных стратегий.
9. Предложены подходы к решению типовых задач по распределению ресурсов на основе метода анализа иерархий, предусматривающие варианты поного вложения капитала в новые проекты, которые дожны быть завершены за период размещения ресурсов, частичного вложения капитала и распределения капитала в уже выпоняемые проекты, что решает проблему оптимального использования ресурсов.
10. Предложена методика оценки профиля деловых и личностных качеств в ходе инновационной деятельности менеджеров различных типовых групп Ч низового, среднего и высшего звена, направленная на решение вопросов управления персоналом в современных условиях.
11. Определены направления применения метода анализа иерархий и экспертных технологий на его основе для оперативного информационного обеспечения управления инновационными процессами как на уровне регионов Ч субъектов Федерации, его отраслей и отдельных субъектов хозяйственной деятельности, так и на уровне макрорегионов, в том числе федеральных округов, что позволит обеспечить дальнейшее развитие научной и практической деятельности в области инновационного менеджмента. Выделен особый класс задач, решаемых с помощью информационного обеспечения на основе МАИ и многомерных методов анализа данных в случае, когда эксперты представляют разные регионы, муниципальные образования, предприятия, и их оценки значимости элементов иерархической модели в принципе не могут быть согласованы.
Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанная в результате проведенного исследования методология управления инновационной деятельностью хозяйственных систем с использованием экспертных методов информационного обеспечения и компьютерных систем поддержки принятия решений доведена до конкретных методик и практических рекомендаций по совершенствованию управления инновационным развитием производственных предприятий. Разработанные методы и технологии позволяют существенно повысить оперативность и
гии позволяют существенно повысить оперативность и эффективность аналитической деятельности органов управления на различных уровнях, оптимизировать оперативные и стратегические решения за счет быстроты, наглядности и комплексности анализа, учета взаимосвязи противоположных тенденций и связей факторов, не подлежащих количественному измерению традиционными методами.
Основные выводы и рекомендации работы могут служить теоретической, методологической и методической базой для дальнейших исследований в области инновационного менеджмента, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при изучении дисциплин Стратегический менеджмент, Инновационный менеджмент, Теория принятия решений экономических специальностей вузов.
Апробация и внедрение результатов исследования. Практические рекомендации, изложенные в диссертационном исследовании, внедрены на предприятиях (ЗАО Радуга, г. Орел, ООО НИТЭК-ПАК, г. Химки Московской обл. и др.), в учебных заведениях высшего профессионального образования страны (ОРаГс, г. Орел, ВГУЭС, г. Владивосток, МГУДТ, г. Москва и др.), органах управления (Управление сельского хозяйства и продовольствия Орловской области, Администрация Тульской области и др.), используются руководством Центрального федерального округа в мониторинге социально-экономической и политической ситуации в регионах.
Материалы диссертации составляют содержание и методическую основу учебных дисциплин и использованы в учебном процессе вузов при подготовке программ, методических указаний к изучению курсов, проведении лекционных и практических занятий по дисциплинам Экономико-математические методы в управлении, Статистика, Эконометрика, Математические методы анализа данных для студентов экономических и социологических специальностей Орловской региональной академии государственной службы и Орловского государственного технического университета, постановке авторских курсов Теория управленческого решения, Анализ и оценка риска, лData Mining Ч теория и практика в рамках повышения квалификации специалистов в области государственного и муниципального управления и инновационного менеджмента, чтении курса лекций и проведении компьютерного практикума по модулю Методы и средства обработки и анализа данных в рамках кандидатского минимума для аспирантов по специальностям 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством и 22.00.08 Социология управления, а также курса Информационные технологии в науке и образовании в рамках подготовки аспирантов по программе Преподаватель высшей школы.
При участии автора по тематике диссертационного исследования выпонен ряд научных тем в рамках Аналитического Центра Орловской региональной академии государственной службы, а также по грантам Министерства образования РФ, Российского фонда гуманитарных исследований, Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 03-06-96412).
Основные теоретические и методологические положения диссертации, полученные автором, докладывались и обсуждались на межд. симпозиумах Интелектуальные системы (Москва, 1998, 2000), межд. н.-практ. конф. Инновационные процессы в образовании, науке и экономике России на пороге XXI века (Оренбург, 1998), межд. научн. конф. Качество жизни населения Ч основа и цель экономической стабилизации и роста (Орел, 1999), межд. научн. конф. Пользовательский интерфейс в современных компьютерных системах (Орел, 1999), н.-метод. семинаре Актуальные
вопросы подготовки специалистов государственной и муниципальной службы (Орел, 1999), межд. конф. Информационные технологии в образовании (Москва, 1999-2002 гг.), межд. н.-практ. семинаре Оптимизация системы муниципального управления (Орел, 1999), научн. семинаре Компьютерные технологии в обучении и научных исследованиях (Орел, 1999, 2000), межд. н.-практ. конф. Качество жизни: проблемы системного научного обоснования (Липецк, 2000), Всерос. н.-практ. конф. Актуальные проблемы обучения математики (Орел, 2002), межд. н.-практ. конф. Управление инновационно-инвестиционными процессами на основе вовлечения в хозяйственный оборот интелектуальной собственности и качеством подготовки специалистов в регионах России (Орел, 2002), на межвузовском круглом столе Моделирование и прогнозирование социально-политических и социально-экономических явлений и процессов: региональный аспект (Орел, 2002), межд. н.-практ. конф. Качество образования на современном этапе развития: концепции и практика (Орел, 2002), межд. н.-практ. конф. Социально-экономическое развитие АПК: региональный аспект (Орел, 2002), межд. конф. Информационные и телекоммуникационные технологии в образовании Ч 2003 (Москва, 2003), межд. научн. интернет-конф. Системная модель российского общества XXI века и корректировка реформ (Общество, которое мы выбираем) (Орел, 2003), межд. конф. Функциональные пространства. Дифференциальные операторы. Проблемы математического образования (Москва, 2003), межд. конф. Индустрия сервиса в XXI веке (Москва, 2003), конф. Современная Россия: экономика и государство (Москва, 2003), межд. научн. конф. Современные проблемы математики, механики, информатики (Тула, 2003), всерос. очно-заочной н.-практ. конф. Информационные технологии в управлении и учебном процессе вуза (Владивосток, 2003), всерос. н.-практ. конф. Электронный бизнес: опыт и перспективы (Воронеж, 2003), межд. научн. конф. Нейросетевые технологии и их применение (Краматорск, 2004) и др.
Публикации. Основные печатные труды, опубликованные по теме диссертации, представляют 23 работы объемом около 120 п.л., из них лично автора 66 п.л., в том числе пять монографий, два учебных пособия, статьи в периодических изданиях и сборниках научных трудов, материалы и тезисы докладов на научных, научно-методических и научно-практических конференциях, симпозиумах и семинарах.
Структура и содержание работы. Цель исследования предопределила логику и структуру работы, состоящую из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 347 страницах машинописного текста. Список использованной литературы включает 259 литературных источников.
В первой главе Теоретические основы управления инновационным процессом в хозяйственной системе рассматриваются основные понятия управления инновационным процессом, осуществлен системный подход к проблеме управления инновационным развитием хозяйственной системы, обсуждаются особенности моделирования инновационного процесса.
Во второй главе Методологические основы информационного обеспечения управления инновационным процессом выпонен сравнительный анализ экспертных методов информационного обеспечения, рассмотрены особенности и характеристики экспертно-аналитических систем поддержки принятия управленческих решений, изложены основные положения вектор-но-полевого метода представления многомерной социально-экономической информации.
В третьей главе Модели управления инновационным процессом анализируются концептуальная и информационная модели оценки социально-экономической ситуации в регионе, предлагаются статические и динамические модели управления инновационным процессом в хозяйственной системе.
В четвертой главе Оптимизация инновационных процессов с учетом хозяйственных рисков рассматривается проблема измерения и управления хозяйственными рисками, приводятся методики применения теоретико-игровых критериев в управлении инновационным процессом и оценки эффективности управленческих решений в условиях риска и неопределенности.
В пятой главе Организационно-технологические аспекты управления инновационным процессом на основе современных информационных технологий рассматриваются вопросы организационно-технического обеспечения разработки инновационно-инвестиционных решений, включая организацию опросов экспертов, вопросы управления инновационными процессами на основе моделей распределения ресурсов, предлагаются модели оценки инновационной деятельности менеджеров в системе управления человеческими ресурсами.
Наиболее важные результаты проведенного исследования изложены в заключении по диссертации.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В условиях становления российской рыночной экономики одной из наиболее актуальных проблем прикладного характера является разработка методологических и методических проблем управления инновационным процессом в хозяйственных системах всех уровней: федеральном, региональном, местном; в экономике в целом и ее отдельных отраслях, организациях, предприятиях. На каждом уровне вырабатываются свои цели, действуют свои субъекты хозяйственной деятельности. Однако существуют общие закономерности управления инновационными процессами в хозяйственных системах, при этом в современном менеджменте главным объектом являются инновации, рассматриваемые на уровне производства, в сфере услуг, управления, социальной жизни.
Инновации как объект управления обладают рядом специфических черт, которые делают процесс управления мало предсказуемым. Обладая определенными закономерностями, они, тем не менее, требуют не столько готовых рецептов управления, сколько владения определенным инструментарием управления, позволяющим успешно управлять инновациями. Каждая успешная инновация Ч результат усилий конкретных менеджеров, использующих конкретные методы и методические подходы. В методологическом плане важно выбрать адекватные методы анализа инновационного процесса в хозяйственных системах на различных уровнях, прогнозирования тенденций их развития и на этой основе решать вопросы развития хозяйственной системы, в первую очередь, производственного предприятия как основного субъекта экономической деятельности.
В диссертации уточнены понятия хозяйственная система, производственное предприятие, линновационный менеджмент. Под хозяйственной системой понимается организационно-экономическое образование, в котором функционирует упорядоченная взаимосвязанная совокупность производительных сил и организационно-экономических отношений, способное к
автономному обеспечению, хозяйственной деятельности, для достижения результатов, связанных с комплексом социально-экономических, экологических и прочих интересов сообщества людей, действующих в данной системе. Важнейшей хозяйственной системой является производственное предприятие Ч относительно устойчивая, целостная и отграниченная от окружающей среды самостоятельная социально-экономическая система, интегрирующая во времени и пространстве процессы производства, реализации продукции и воспроизводства ресурсов. На уровне хозяйственной системы инновационным менеджментом является организационно-управленческая деятельность, направленная на получение экономических, социальных и экологических результатов ее функционирования путем создания и использования в производственно-коммерческой деятельности инноваций в качестве основных продуктов, а также факторов эффективного труда. Инновационный менеджмент призван гарантировать наиболее поное использование инноваций с обеспечением инновационного типа развития хозяйственной системы и устойчивого экономического положения фирм, корпораций в динамичной рыночной среде. Термин линновационный тип развития рассматривается как интенсивный тип развития хозяйственных систем, характеризуемый не только преимущественно используемыми инновациями-факторами, но и производимыми инновационными товарами и услугами, гарантирующими воспроизводство инновационной стратегической направленности их развития на постоянной основе.
Для инновационного менеджмента, как и для любой другой области менеджмента, характерна постановка цели и выбор стратегии, а также реализация традиционных стадий цикла управления: планирования, определения условий и организация, испонения и руководства, включающего контроль и анализ, корректировку действий, накопление опыта, оценку эффективности инновационных проектов и управленческих решений, применения новшеств.
Методологически важной задачей является уточнение категориального аппарата инновационной теории. В диссертации выпонен анализ содержания основных категорий инновационной теории: линновация, новшество, нововведение, линновационный потенциал, линновационная стратегия, линновационная деятельность. Предложено классификацию инноваций по трем классификационным признакам Ч сфере применения, уровню новизны и сфере распространения Ч представить в виде трехмерного куба, по трем осям которого расположены отдельные термы признаков. На плоскости этот куб представляется набором сечений по термам признака луровень новизны, число которых можно сократить до двух Ч базисные и улучшающие инновации (псевдо- и микроинновации мы не рассматриваем). Эти сечения являются матрицами, строки которых отвечают различным сферам применения, стобцы Ч различным сферам распространения инноваций (табл. 1).
Базисные и улучшающие инновации, отличие между которыми в уровне новизны, глубине преобразований и значимости, являются полярными на данной оси признаков. Между полярными понятиями находится множество инноваций, занимающих промежуточное положение по этим признакам. Так, следует различать инновации-стратегии и инновации-тактики, подразумевая под первыми базисные технологические инновации с определенной степенью новизны, а под вторыми Ч также базисные, но организационно-управленческого характера. В большинстве случаев технологические инновации будут превалировать над организационно-управленческими, а последние будут играть роль улучшающих инноваций. Предлагаемая класси-
фикация позволяет выпонить структуририрование инноваций по указанным признакам и способствует их ранжированию при целеполагании.
Таблица 1 Ч Матрица видов инноваций
Классификация инноваций по сфере применения Классификация инноваций по сфере распространения
Глобаль ные Национальные Региональные Локальные Точечные
Технологические: инновации-продукты инновации-процессы иД И12 иД И,л И,5
Экологические и2, И 22 и23 Иг< и25
Организационно-управленческие ИД Изг и33 им И35
Институциональные Ил, И,2 И43 Ил Ил
Социально-политические И, Ии И53 Им И55
Государственно-правовые Ив, Иб2 Ии Ил
Инновации в духовной сфере Ип И72 И73 И74 и75
Военные иД ил2 ивз Ил И5
Обобщающим понятием в области управления инновационной деятельностью выступает инновационный процесс. Содержание инновационного процесса определяется объектом внедрения Ч продуктом или процессом. Отличительными характеристиками инновационного процесса являются цикличность и стадийность (этапность), сущность которых состоит в том, что любое новое знание проходит полный цикл до момента морального устаревания продуктов и процессов в разрезе отдельных стадий и этапов. Помимо этого, следует также учитывать взаимозависимость различных уровней управления.
Важным понятием инновационного менеджмента является инновационная стратегия, как выражение целей перспективного развития хозяйствующего субъекта, реализуемых посредством взаимосвязанных действий по определению приоритетов в инновационной сфере и их достижению. Традиционно различают оборонительную и наступательную стратегию, но, наряду с этими основными видами инновационных стратегий, следует также рассматривать комбинированную стратегию как сочетание стратегий различного типа. Комбинированная стратегия наиболее эффективна при условии наличия у производителя системы анализа и методики выбора стратегий.
Управление инновационной деятельностью хозяйственной системы в условиях динамичности, стохастичности и конфликтности внешних и внутренних параметров инновационного процесса объективно требует создания модели, адекватной реальной системе, а также количественной оценки показателей, определяющих поноту и достоверность ее поведения, что обеспечивает возможность управления в реальном масштабе времени, позволяет
предусмотреть и исключить негативное развитие событий. Ввиду ограниченности возможностей использования традиционных методов математической статистики и прогнозирования на базе экстраполяции, разработку альтернативных вариантов инновационной стратегии и тактики, а также оценку эффективности управленческих решений необходимо проводить с привлечением экспертных знаний. Задачей является поиск методов и средств, обеспечивающих достоверность информации, ее оперативность, при минимизации звеньев передачи информации как гарантии отсутствия искажений. Помимо этого, необходимо оценить состояние и динамику изменений инновационного процесса при согласовании стратегического и тактического уровней анализа в рамках единого подхода, т.е. речь идет о разработке методологических подходов к системе информационной поддержки руководителя, методологии создания информационной инфраструктуры инновационного процесса. Действующие в настоящее время в органах управления информационно-поисковые системы способны обеспечить потребителей большим количеством данных, осуществить их систематизацию, выпонить простые расчеты, но крайне слабо помогают лицам, принимающим решения, в ответах на фундаментальные вопросы управления. Чрезмерным обилием информации они усложняют работу менеджеров. Известные системы аналитического уровня характеризуются фрагментарностью, ориентированы на частные задачи и функции управления, жестко спроектированы под конкретного потребителя. Эти особенности препятствуют их распространению на другие проблемно-тематические области, других потребителей информации, не позволяют учесть постоянно меняющиеся условия функционирования управляющих и управляемых систем.
Эффективным средством изучения системы управления инновационным процессом является моделирование. Разработка модели Ч первый этап системного подхода, который предполагает также исследование модели и ее применение для целей управления. Как любая система, модель имеет иерархическую структуру, следовательно, это Ч иерархия моделей. В работе предложена иерархия моделей, объединяющая два подхода к моделированию Ч естественнонаучный и гуманитарный (рис. 1).
На верхнем иерархическом уровне следует рассматривать когнитивную модель. Формируя когнитивную модель, исследователь стремится ответить на конкретные, интересующие его вопросы, поэтому она отражает, во-первых, лишь определенную сторону явления, во-вторых, особенности восприятия моделируемого явления и, тем самым, является субъективным отражением действительности в его понимании, включая установки и цели, которых он придерживается. На следующем этапе моделирования формируются содержательные модели, которые позволяют получить новую информацию о поведении объекта, выявить определенные взаимосвязи и закономерности. С ними тесно связаны концептуальные модели, в которых используются теоретические концепции и конструкты данной предметной области знания. Важным видом моделей являются информационные, получаемые в результате напонения концептуальных моделей фактами, полученными в результате обработки данных отчетности производственного предприятия, опроса экспертов, социально-экономической статистики, в результате вторичного анализа опубликованных данных. Наибольший эффект достигается в случае паралельного использования разнородной информации.
Рисунок 1 Ч Иерархия моделей
Наиболее эффективными являются формальные модели, однако особенности социально-экономических систем (которые, в отличии от технических, принимают решения, осуществляют выбор пути дальнейшего развития) затрудняют разработку адекватных математических моделей инновационных процессов. При разработке методов и средств моделирования, как этапа подготовки инновационных решений, необходимо обращаться к достаточно простым и логически обоснованным математическим методам решения экономических задач, доводить их до конкретных методик, обеспечить поддержку этих методов и методик компьютерными технологиями с дружественным интерфейсом.
В результате сравнительного анализа методов экспертных оценок сделан вывод о перспективности применения для этих целей метода аналитических иерархий, апробированного при решении ряда самых разнообразных задач и обеспечивающего согласование концептуального, стратегического и тактического уровней анализа. Метод анализа иерархий (МАИ), предложенный американским математиком Т. Саати, основан на следующих положениях:
1) любая сложная проблема может быть подвергнута декомпозиции;
2) результат декомпозиции можно представить в виде иерархической системы наслаиваемых уровней, каждый из которых состоит из многих элементов (факторов);
3) на любом уровне иерархии качественные сравнения экспертами парной значимости элементов (субъективные суждения) могут быть преобразованы в количественные соотношения между ними, при этом они будут отражать объективную реальность;
4) возможен синтез отношений между различными элементами и уровнями иерархии.
МАИ является моделью естественного хода человеческого мышления, создающего концепцию и структуру сложной проблемы, учитывает психологические особенности поведения человека в процессе принятия решения, что во многом предопределяет успех его использования для решения задач, в которых имеется неопределенность относительно количественной оценки приоритетов элементов иерархической модели. В ходе обработки экспертной информации с помощью метода анализа иерархий могут производиться операции обобщения и агрегации экспертных знаний как при оценке состояния, так и при анализе и ранжировании причин значимых отклонений и изменений, а также выработке рекомендаций для принятия управленческих решений.
Как и в других методах парных сравнений, исходной информацией для получения количественных результатов экспертного опроса в МАИ является матрица предпочтений. Отличие в том, что, во-первых, эксперт дает оценку предпочтительности одного элемента по отношению к другому не по бинарной, а по девятибальной шкале, во-вторых, эта шкала является шкалой отношений. Кроме того, учитывается ограничение на число сравниваемых элементов на каждом уровне иерархии, которое, в соответствии с психологическими законами, не дожно превышать магическое число 72, ограничивающее возможности эксперта как измерительного устройства.
В соответствии с аксиомами МАИ, результатом оценок по каждому уровню иерархии является квадратная матрица, диагональные элементы-числа которой равны единице, а остальные элементы подчинены равенству:
а,;= 1 / в,1.
Сравнение теории МАИ с теорией полезности показало их близость по аксиоматическим основам: общими являются аксиомы рефлективности, антисимметричности и транзитивности, сформулированные в явной форме. Аксиомы измеримости, сравнимости, коммутативности и независимости, гомогенности и иерархичности также присутствуют в обеих теориях, если не в явной, то в неявной форме. Принципиально новой в теории МАИ является аксиома обратной симметричности, которая положена в основу парных сравнений и, наряду с аксиомой иерархичности и принципом синтеза приоритетов служит основанием для перевода качественных сравнений элементов на каждом уровне иерархии в количественные отношения между ними.
В работе доказано, что оценка функции полезности с использованием МАИ не противоречит классическому подходу к ее оценке экспертным методом, а также методом моделирования, в котором учитывается влияние исходов исследуемого действия на действия более высокого уровня иерархии. Вычислительные агоритмы МАИ предусматривают синтез показателей полезности (приоритетов) сравниваемых альтернатив с учетом приоритетов (весов значимости) элементов на других уровнях иерархии, в соответствии с принятой иерархической моделью. Важным преимуществом МАИ при вычислении функции полезности является возможность оценки качества получаемых решений путем расчета показателей согласованности парных сравнений для отдельных матриц и иерархии в целом. Это обеспечивает ббльшую надежность результатов, полученных экспертным методом. Наличие приспособленных к применению широким кругом пользователей компьютерных систем типа Expert Decide позволяет автоматизировать вычислительные операции при построении иерархических моделей и напонении их экспертными знаниями. Возможность работы с группой экспертов при интерактивном контроле согласованности парных сравнений и близости результатов повышает устойчивость и объективность оценок функции полезности.
Практическому применению МАИ способствует создание и распространение компьютерных поддерживающих программ. К таким программам относится использованная в работе СППР Expert Decide версии 2.2, основанная на агоритмах метода и предназначенная для проведения опроса групп экспертов в интерактивном режиме. Эффективность применения системы Expert Decide при решении задачи ранжирования приоритетов инновационных политик хозяйственной системы определяется агоритмически заданной последовательностью разработки концептуальной модели и напонения ее экспертными знаниями, в результате которой создается информационная (конкретная) модель.
Методика формирования инновационной политики хозяйственной системы, отработанная при решении типовой задачи оптимизации развития инновационно активного производственного предприятия, включает следующие этапы.
Первый этап Ч построение концептуальной иерархической модели-, в которой проблема структурируется, т.е. выделяются группы видов и политик инновационной деятельности. Создание концептуальной модели предусматривает точное формулирование проблемы, анализ ее предметной области, поиск причинно-следственных связей элементов проблемы. Эта часть работы производится экспертом или группой экспертов Ч ведущих менеджеров, в идеальном варианте Ч под руководством первого лица производственного предприятия. В типичном случае иерархическая модель содержит три уровня (рис. 2).
При формулировке цели лоптимизация инновационной политики на верхнем уровне, второй уровень составляют виды инновационной деятельности, нижний Ч направления инновационной политики. Иерархия поная Ч каждый из видов инновационной деятельности взаимоувязан с каждым видом выбираемой ПР инновационной политики.
Рисунок 2 Ч Типовая концептуальная модель оптимизации инновационной политики предприятия
На следующем этапе экспертам предлагается выпонить сравнения видов инновационной деятельности предприятия по степени влияния на оптимизацию хозяйственного риска, а затем сравнить влияние политик по каждому виду инновационной деятельности. Число парных сравнений определяется сложностью модели и может быть достаточно большим. В рассматриваемом случае трехуровневой иерархии экспертам предлагается выпонить 126 единичных операций парного сравнения.
Формирование матриц предпочтения производится в Expert Decide автоматически, запонение матриц выпоняется экспертом и инженером знаний Ч лицом, ведущим сеанс экспертного опроса. Сравнение элементов иерархии производится по вербальной шкале отношений, причем суждения эксперта об относительной важности двух элементов по степени влияния на элемент вышележащего уровня автоматически преобразуются в числа от 1 до 9, соответствующие выбранному экспертом суждению. Результатом работы эксперта по запонению матрицы предпочтений является сгенерированная в Expert Decide таблица чисел (матрица парных предпочтений), а результатом обработки числовых данных матрицы предпочтений Ч вектор приоритетов элементов рассматриваемого уровня, визуализируемый средствами СППР в виде диаграммы (рис. 3).
Эксперт в сеансе работы может в интерактивном режиме изменять свои суждения по результатам просмотра диаграммы составляющих вектора приоритетов видов инновационной деятельности. Другим преимуществом выбранного и рекомендуемого в работе метода является расчет показателя согласованности частных суждений эксперта, что оказывается возможным вследствие некоторой лизбыточности экспертной информации: в СППР
рассчитывается величина этого показателя (отношения согласованности), и в необходимых случаях инженер знаний или эксперт может исправить допущенную ошибку или неточность.
еК!ОРГИ<ИТГ|ЖВИДОвИКвАЦИОНС)ЙЛЕ'ПЛЬНОСТИ _
10.041 ИССЕД06*МИЯ
ИССЛЕДСеАНИЯ МАРКЕТИНГ ОДОУДОвАНИЕ
Рисунок 3 Ч Приоритеты видов инновационной деятельности предприятия
Итоговым результатом сеанса работы эксперта в СППР по рассматриваемой проблеме является вычисление вектора глобальных приоритетов элементов нижнего уровня (интегральная оценка приоритетов) как совокупности средних приоритетов политик, взвешенных приоритетами видов инновационной деятельности (табл. 2).
Полученные количественные оценки локальных и глобальных приоритетов инновационных политик предприятия являются основанием для принятия управленческих решений. В рассматриваемой на рис. 2 ситуации можно рекомендовать основные усилия направить на реализацию политики замена снятой с производства устаревшей продукции, имеющей наибольший интегральный приоритет (0,349). Можно выпонить и более детальный анализ полученных оценок, поскольку они в теории МАИ рассматриваются как показатели структуры, подлежащие количественному сравнению. Например, приоритет W|2=0,308 отвечает политике замена снятой с производства устаревшей продукции при реализации вида деятельности приобретение новых технологий, а результат ^22=0,124 Ч политике лулучшение качества продукции при том же виде инновационной деятельности. Результат 0,308 в два с половиной раза эффективнее результата 0,124, следовательно, политика замена снятой с производства устаревшей продукции эффективнее политики лулучшение качества продукции.
В расширенном варианте в иерархические модели могут быть включены допонительно уровни акторов (действующих сил) и их целей, что позволяет выпонить анализ приоритетов инновационной политики не только по отношению к целям предприятия, но и сопоставить их приоритеты, исходя из целей конкурентов, поставщиков, торгующих организаций, других участников рынка. Технически данная задача решается с помощью метода анализа иерархий и СППР Expert Decide. Организационными ограничениями на проведение такого детального анализа могут оказаться трудности в подборе труп-
пы экспертов и временные ограничения. Из практики применения СППР Expert Decide, время работы по напонению иерархической трехуровневой модели экспертными оценками, в зависимости от индивидуальных характеристик эксперта, составляет от 20 до 40 мин, однако при усложнении структуры концептуальной иерархической модели временные затраты резко возрастают.
Таблица 2 Ч Приоритеты инновационных политик предприятия
Политика предприятия Виды инновационной деятельности Интегральная оценка приоритетов
Исс-ле-до-ва-ния Новые тех-ноло гии ОКР При-обре те-ние ПО Обучение персонала Маркетинг Новое обор удо-ва-ние
Замена устаревшей продукции 0,410 0,308 0,277 0,236 0,351 0,236 0,469 0,349
Улучшение качества продукции 0,061 0,124 0,183 0,192 0,049 0,049 0,124 0,109
Расширение ассортимента 0,197 0,141 0,235 0,237 0,189 0,258 0,091 0,167
Сохранение традиционных рынков сбыта 0,037 0,042 0,045 0,037 0,038 0,050 0,040 0,041
Создание новых рынков сбыта 0,248 0,328 0,182 0,196 0,319 0,359 0,204 0,269
Обеспечение соответствия современным стандартам 0,046 0,057 0,079 0,102 0,054 0,048 0,072 0,066
Эффективной работе экспертов во многом способствует предварительное ознакомление с имеющейся статистической информацией по территориальным различиям и динамике изменения информативных показателей, характеризующих тот или иной процесс. В организационном плане важно не только отобрать группу экспертов рациональным образом, но и организовать их продуктивную работу, одним из компонентов которой является их соответствующее информационное обеспечение. Наличие валидной вводной информации настраивает экспертов на создание иерархической модели, адекватной решаемой проблеме, принятие обоснованных суждений по парному сравнению значимости ее элементов. Для этой цели целесообразно
использовать геоаналитические технологии (ГАТ). В работе предложен метод визуализации многомерной информации, основанный на распространении фундаментальных понятий векторного анализа на социально-экономические явления, развивающиеся как на определенной территории, так и во времени. В соответствии с постулатами векторно-полевого метода, длина вектора пропорциональна интенсивности отображаемого явления или процесса, а его направленность определяется соотношением компонент. При проецировании векторов на плоскость, заданную двумя интересующими аналитика компонентами, появляется возможность визуальной оценки пространственного распределения отображаемых социально-экономических явлений и процессов. Контурная карта региона или иного территориального образования с нанесенными на нее векторами является аналогом графического представления векторного поля. В идеале к такому полю могут быть применены основные геометрические и дифференциальные характеристики (векторные линии, ротор, дивергенция, линии уровня потенциала и т.п.).
Для практического использования векторно-полевого метода визуализации многомерных данных разработана геоинформационная технология (ГИТ) Ч пакет прикладных программ HS Vector, позволяющий осуществлять их ввод, обработку и визуализацию, что особенно важно при использовании ГИТ для подготовки и принятия управленческих решений. Многомерные данные при этом визуализируются на географической схеме в виде векторов. В качестве примера на рис. 4 представлено распределение показателей структуры инвестиций в производственную сферу в регионах Центральной России. Направление вектора затрат задается тремя координатами Ч долями инвестиций в строительство жилья (*i) изданий производственного назначения (х2), а также долей инвестиций в оборудование (Хз), а сам вектор определяется формулой
X = KДtauiKmlKMC(Xi, Хг, Xj), (2)
где КкД Ч коэффициент интенсивности затрат (удельных инвестиций на душу населения) на исследования и разработки в регионе в целом; К,к Ч коэффициент экстенсивности затрат, учитывающий численность населения в регионе; Ч масштабный коэффициент.
Дадим пояснения к рис. 4. Горизонтальная компонента векторов пропорциональна доле инвестиций в строительство зданий производственного назначения, вертикальная Ч доле инвестиций в оборудование. Длина векторов пропорциональна удельным объемам инвестиций на душу населения. По направлению вектора можно судить о преобладании того или иного вида инвестиций, а по его длине Ч об интенсивности инвестиционных процессов. Имеется возможность осуществлять требуемые двумерные сечения, например, можно рассмотреть их проекцию на плоскость линвестиции в строительство зданий производственного назначения Ч инвестиции в строительство жилья, что позволит выпонить анализ распределения по регионам соотношения капитальных вложений в производственное и жилое строительство.
Возможности ГАС на базе векторно-полевого метода не ограничиваются представлением среза ситуации в инвестиционной сфере в отдельно взятый момент времени. Вводя в ГАС данные по ряду лет, можно проводить анализ динамики инвестиционных процессов в регионах; информативным является также анализ региональной дифференциации структуры инвестиций по отраслям экономики.
Рисунок 4 Ч Распределение удельных инвестиций в производственную сферу по регионам ЦФО (данные 1999 г.)
Функционирование и развитие любой хозяйственной системы осуществляется в тесной взаимосвязи и взаимодействии с внешней средой (внешним окружением). Для конкретного предприятия такой средой является муниципальное образование как территория его местонахождения, регион в целом. Управление развитием предприятия осуществляется в условиях воздействия разнообразных факторов внешнего окружения и дожно основываться не только на глубоком понимании рынка, оценке позиции предприятия на рынке, осознании своих конкурентных преимуществ, но и на внешнем анализе, основное предназначение которого Ч определить и понять возможности и угрозы, которые могут возникнуть для предприятия в настоящем и будущем, а также определить стратегические перспективы. Оценка внешней среды особенно важна при формировании стратегии развития крупной формы, имеющей дочерние предприятия (филиалы) в других регионах или районах.
Современный российский регионализм существенно демократизирует и диверсифицирует условия и сам процесс инновационного развития, вносит в него начала самостоятельной инициативы, конкуренции за перспективы своего развития. По этой, а также ряду других причин, среди которых динамичность протекающих процессов, принятие управленческого решения в условиях дефицита времени, принципиальная невозможность лизмерения многих факторов, подходы к формированию инновационной политики экономического развития хозяйственных систем дожны производиться с учетом разнородных, в том числе социальных и политических факторов. При фор-
мировании стратегии развития важно учитывать не только экономическую ситуацию, но и социальную компоненту самочувствия населения в территориальном образовании и регионе в целом, что может существенно изменить ее приоритеты. В связи с этим предложена концептуальная иерархическая модель и соответствующая методика разработки информационной модели, направленная на общую оценку экспертами социально-экономической и политической напряженности в регионе.
Методика предусматривает опрос группы экспертов с помощью СППР Expert Decide 2.2 и обработку экспертных данных в режиме реального времени. Эти результаты практически невозможно получить традиционными способами прогнозирования на основе анализа региональной статистики. Ниже приводится характеристика методики по схеме: ввод концептуальной иерархической модели в компьютер Ч создание информационной модели в результате напонения концептуальной модели экспертными знаниями Ч сохранение результатов экспертного опроса Ч камеральный анализ полученных результатов.
1. Концептуальная иерархическая модель. Элементы иерархии компонентов и факторов оценки социально-экономической и политической ситуации в регионе организованы в структуру, представленную на рис. 5.
Рисунок 5 Ч Иерархия компонентов и факторов оценки социально-экономической и политической ситуации (числа-приоритеты носят условный
характер)
Концептуальная иерархическая модель вводится в компьютер в виде файла-приложения программы Expert Decide, содержащего пример экспертного опроса. В случае изменения экспертом состава иерархии, на ее основе создается модифицированный файл. Иерархия является поной, т.е. все без исключения элементы на вышестоящих уровнях служат фокусами для всех без исключения элементов, расположенных ниже в иерархической модели.
2. Создание информационной модели. Эксперт по шкале относительной значимости элементов каждого уровня иерархии сравнивает их попарно,
интервьюер заносит соответствующие оценки в автоматически создаваемые системой Expert Decide таблицы. Результатом работы эксперта являются:
Ч приоритеты компонентов социально-экономической и политической ситуации в регионе;
Ч оценка локальных приоритетов компонентов социально-экономической и политической ситуации в регионе (рассчитывается по результатам опроса);
Ч глобальная (итоговая) оценка социально-экономической и политической ситуации в регионе.
3. Сохранение результатов экспертного опроса. Интервьюер сохраняет результаты работы с экспертом в исходном или модифицированном файле под условным кодом эксперта. По мере интервьюирования новых экспертов осуществляется напонение исходного или модифицированных файлов фактографическими данными, т.е. создается база экспертных знаний, составляющая основу информационной модели.
4. Анализ результатов экспертного опроса. В анализе результатов экспертного опроса используется предположение, что по каждой из состав -ляющих компонент социально-экономической и политической ситуации в регионе одновременно существуют ее различные оценки: благополучная, неблагополучная, критическая. Путем парного сравнения значимости этих оценок с помощью СППР рассчитываются их вероятности. Глобальная (итоговая) оценка уровня социально-экономической и политической напряженности рассчитывается как среднее локальных оценок по отдельным факторам напряженности, взвешенное с учетом их приоритетов в конкретном регионе (пример оценок по компонентам и в целом приведен в табл. 3).
Таблица 3 Ч Веса уровней оценок различных компонент социально-экономической и политической ситуации
Компонента Вес Уровни оценок ситуации, их веса
Благополучная Неблагополучная Критическая
Политическая 0,27 0,68 0,24 0,08
Экономическая 0,32 0,38 0,50 0,11
Социальная 0,18 0,46 0,46 0,09
Демографическая 0,05 0,33 0,53 0,14
Криминогенная 0,14 0,35 0,56 0,09
Экологическая 0,04 0,64 0,26 0,10
Итоговая оценка 0,47 0,44 0,08
В наглядной форме эти данные представляются как результат свертки оценок уровня социально-экономической и политической напряженности по каждой компоненте (фактору напряженности) в один индикатор. Оценка уровня социально-экономической и политической напряженности выпоняется по 100-бальной шкале, где метка О отвечает отсутствию напряженности (оценка благополучная), метка л100 Ч ее критическому уровню, а оценке неблагополучная соответствует метка л50. Итоговая (интегральная) оценка уровня напряженности рассчитывается как среднее оценок по отдельным факторам напряженности, взвешенное с учетом их приоритетов в конкретном регионе.
Особый класс задач, решаемых с помощью информационного обеспечения на основе МАИ,' возникает в случае, когда эксперты представляют разные регионы или муниципальные образования, и их оценки значимости элементов вышеописанной концептуальной иерархической модели в принципе' не могут быть согласованы. Актуальность разработки методики решения задач этого класса вызвана тем, что на уровне федеральных округов важно располагать оценкой межрегиональных различий по структуре разнообразных социально-экономических показателей, на уровне региона и муниципального образования Ч оценкой различий по структуре промышленности и -т.д.
Отработка подобной методики выпонена при решении задачи типологии регионов Центрального федерального округа (ЦФО) по структуре и уровню различных составляющих социально-экономической и политической ситуации. Оценка проводилась экспертами, обладающими понотой информации о ситуации в регионах, Ч главными федеральными инспекторами по приведенной выше методике в форме полуформализованного интервью. На рис. 6 представлены данные по приоритетам составляющих социально-экономической и политической ситуации в ЦФО. При их интерпретации следует учитывать, что речь идет о субъективной и ситуативной оценке значимости компонент напряженности, отвечающей представлениям экспертов на момент опроса.
Рисунок 6 Ч Распределение приоритетов факторов социально-экономической и политической ситуации в регионах ЦФО
При оценке уровня напряженности в целом и по каждой компоненте социально-экономической и политической ситуации в отдельности осуществлялась свертка альтернативных оценок благополучная, л.неблагополучная*, критическая в индикатор Ч индекс напряженности. Как видно из рис. 7, медианные значения для всех компонент социально-экономической и политической напряженности, кроме демографической, находятся ниже условного среднего уровня 50 балов.
Рисунок 7 Ч Распределение индекса напряженности по факторам социально-экономической и политической ситуации в ЦФО. Пунктиром отмечен средний уровень напряженности
Значительный разброс оценок всех компонент социально-экономической и политической напряженности по регионам Центральной России актуализирует проведение типологического анализа с целью выделения однородных групп регионов. Исходными данными для типологизации регионов ЦФО по приоритетам факторов социально-экономической и политической ситуации служили приоритеты (веса) шести ее компонентов (политическая, экономическая, социальная, демографическая, криминогенная, экологическая).
О 5 10 15 20 25
ЦФО
13 -+ + Ч -+
17 -+ +Х -+
6 -+ I I
7 _+-----+ +Ч Ч+
16 I I
10 +
8 -+ +---
2 Ч-+
9 -+ +-+
12 ---+ +-
14 ---+ I
5 -----+
Рисунок 8 Ч Дендрограмма регионов ЦФО по приоритетам факторов социально-экономической и политической ситуации
На рис. 8 представлена дендрограмма кластерного анализа по этим переменным, выпоненного в программной среде пакета SPSS Base 8.0 по методу Уорда, по которой выделено два кластера регионов ЦФО с характеристиками, приведенными в табл. 4: в регионах кластера 1 более приоритетными являются экономическая и социальная компоненты социально-экономической и политической ситуации с весами 0,342 и 0,250 соответственно, а в регионах кластера 2 ведущее место занимает выделение экспертами ее политической составляющей с весом 0,376 (отмечены полужирным шрифтом).
Таблица 4 Ч Статистические характеристики кластеров регионов ЦФО по приоритетам факторов социально-экономической и политической ситуации
Компоненты (факторы) Кластер 1 (10 регионов) Кластер 2 (6 регионов)
Среднее СКО Среднее СКО
Политическая 0,089 0,043 0,376 0,065
Экономическая 0,342 0,090 0,173 0,077
Социальная 0,250 0,119 0,152 0,069
Демографическая 0,080 0,031 0,117 0,042
Криминогенная 0,148 0,105 0,094 0,069
Экологическая 0,091 0,056 0,088 0,041
В работе предложено различие кластеров наглядно представлять в виде профилей (рис. 9), отражающих отклонения от средней (по ЦФО) тенденции.
Компоненты социально-политической ситуации
Рисунок 9 Ч Профили приоритетов факторов социально-экономической и политической ситуации в однородных группах регионов и в целом в ЦФО
Типологии регионов по приоритетам составляющих социально-экономической и политической ситуации, с одной стороны, и по оценке сте-
пени их напряженности, с другой, могут различаться, поэтому типологию регионов по приоритетам факторов социально-экономической и политической ситуации необходимо допонять типологией по оценке их напряженности.
Подтвержденная на практике оперативность представленной выше технологии экспертного опроса и анализа его результатов с помощью СППР Expert Decide, а также средств многомерного статистического анализа с помощью пакета программ SPSS Base, позволяет рекомендовать экспертную методологию для проведения регулярного мониторинга социально-экономической и политической ситуации в регионах, а также для решения других задач, где требуется оценка экономической и социально-экономической ситуации экспертами, репрезентирующими специфику региона, района, отрасли, предприятия и т.п.
Своевременное прогнозирование изменений приоритетов социально-экономического и социально-политического развития региона является важной компонентой управления не только на региональном и федеральном уровнях, но и на уровне отдельного предприятия. В условиях нестабильной внешней среды, усиления конкуренции на российском рынке, в том числе и с иностранными производителями, борьбы за покупателя, каналы сбыта, характеризующих нынешний этап развития экономики, перечисленные вопросы стратегического развития предприятия являются важными. В то же время стратегическая политика предприятия дожна быть в значительной степени ориентирована на удовлетворение потребностей жителей региона, повышение качества их жизни, так как по своей сути она тесно связана с решением социально-экономических проблем населения. Современная парадигма управления актуализирует определение места социальных факторов в системе управления, механизмов их функционирования.
В методологическом плане здесь важно выбрать адекватные методы исследования социально-экономических систем на различных уровнях, прогнозирования тенденций их развития, и на этой основе решать вопросы стратегического планирования на каждом из перечисленных уровней. Рассмотренные подходы к информационно-аналитическому обеспечению управления инновационной политикой на уровне региона не могут быть механически перенесены на уровень отдельных субъектов хозяйственной деятельности, более того, даже и на этом уровне в каждом конкретном случае могут быть свои наборы критериев, альтернатив, действующих сил, их политик.
Сказанное подтверждается апробацией предлагаемой методологии на типовой задаче анализа экономической состоятельности сельскохозяйственных предприятий, актуальной в условиях современной России, отходящей от продовольственной зависимости от импорта сельскохозяйственной продукции путем поддержки собственного производства на базе инновационных технологий. Задача сводится к разработке концептуальных иерархических моделей экономической состоятельности сельскохозяйственных предприятий (СХП) и напонению их экспертными знаниями. Первый этап для большинства СХП носит достаточно общий характер, второй этап всецело определяется местными и ситуативными условиями. Даже на первом этапе речь дожна идти не об одной всеохватывающей, универсальной иерархической модели, а о веере моделей, каждая из которых решает специфические задачи.
В соответствии с этим положением, в диссертации разработан комплекс концептуальных иерархических моделей, начиная от простейшей трехуровневой (двумерной) до более сложной шестиуровневой (пятимерной). Ниже
представлены две модели веера Ч наиболее простая двумерная и более сложная пятимерная.
Модель 1. Двумерная (трехуровневая) модель цельЧкритерииЧ альтернативы представляет собой поную иерархию.
На верхнем уровне она содержит цель Ч лэкономическая состоятельность СХП. Второй уровень составляют обеспечивающие цель факторы: социальные, экологические, природно-производственные, рыночные и финансовые. Эти факторы в данном случае являются критериями оценки достижения цели. Состав третьего уровня лальтернативы, в зависимости от конкретной ситуации, может быть существенно различным; как вариант, он может содержать следующие сценарии развития СХП: статус-кво (проекция настоящего на будущее), кооперация СХП, агрофирма. В результате парного сравнения экспертами значимости критериев относительно цели, с одной стороны, и альтернатив по каждому из пяти критериев, двумерная модель обеспечивает выявление весов критериев и взвешенных по этим весам приоритетов альтернативных сценариев развития конкретного сельскохозяйственного предприятия. Эта задача решается с помощью СППР Expert Decide.
Модель 2. Пятимерная (шестиуровневая) концептуальная смешанная модель содержит элементы как древовидной, так и поной иерархии.
При той же цели интегральные критерии второго уровня (социальные, экологические и др.) расщепляются на оценочные показатели. Так, к группе социальных критериев могут быть отнесены следующие показатели: накопленная стоимость человеческого капитала работников предприятия; прирост человеческого капитала за нормативный период; средний уровень квалификации работников; среднемесячные доходы; уровень социальной инфраструктуры предприятия. Экологические критерии Ч это степень соответствия экологического состояния предприятия нормативам; расходы на охрану окружающей среды; расходы на повышение плодородия земель и т.д. Эти и подобные показатели образуют третий уровень. На четвертом уровне находятся акторы (действующие силы): государство, региональные и местные властные структуры, руководство СХП.
Пятый уровень, также расщепленный, образуют политики акторов (у каждого актора имеется свой набор политик). В качестве набора политик, например, на региональном уровне, создание эффективных рыночных структур АПК и развитие рыночной инфраструктуры, развитие кооперации и агропромышленной интеграции; создание регионального механизма мобилизации инвестиций в аграрный сектор, использование товарного кредита, широкое применение лизинга; повышение квалификации работников. На шестом линтегрирующем уровне находятся альтернативы развития СХП.
Такая пятимерная концептуальная модель предоставляет большие аналитические возможности. Помимо указанных для двумерной модели, к допонительным возможностям относятся: 1) выявление наиболее значимых показателей, что позволяет существенно сократить размерность матриц парных сравнений на следующем уровне, а, следовательно, объем работы экспертов; 2) оценка приоритетов акторов по степени влияния на экономическую состоятельность СХП, взвешенная по весам выявленных на предыдущем этапе критериев; 3) выявление наиболее значимых политик акторов.
Описанная пятимерная модель имеет достаточно сложную структуру, что может вызвать определенные трудности в ее напонении экспертными знаниями. В подобных случаях лучше разделить сложную модель на две частные модели. Тогда, при некоторой потере информативности, достигается большая ясность в сравнении элементов иерархии экспертами. Так, в
рассматриваемом случае первая иерархия может включать первые четыре уровня описанной выше пятимерной модели 2 (рис. 10) Тогда нижний уровень акторов будет выпонять роль уровня альтернатив, и результатом напонения этой иерархической модели экспертными знаниями будет выбор наиболее значимого актора. Вторая иерархия по форме поностью совпадает с моделью 1, но на втором уровне следует рассматривать не линтегральные критерии (социальные, экологические и др.), а информативные показатели, выявленные с помощью первой иерархии (рентабельность СХП, величина собственных средств и их доля в общей сумме источников, объем рыночного спроса на продукцию и т.п.). Возможны и другие варианты упрощения моделей.
Рисунок 10 Ч Концептуальная иерархическая модель факторов, акторов и альтернатив развития сельскохозяйственного предприятия
Апробация модели 1 выпонена для конкретных условий одного из сельскохозяйственных предприятий Орловской области. В качестве экспертов привлекались ведущие специалисты отдела инновационного обеспечения АПК Управления сельского хозяйства и продовольствия Орловской области, хорошо знакомые с проблематикой и конкретным положением в районе. При обсуждении был принят принцип консенсуса. Получены следующие результаты: наиболее вероятный сценарий развития предприятия Ч его вхождение в агрофирму, менее предпочтительным является вариант кооперации нескольких СХП, и лишь 14 шансов из 100 Ч за сохранение существующего положения.
Фактически по всем критериям эксперты на первое место, причем с большим отрывом, поставили, как приоритетное направление развития СХП, его вхождение в агрофирму, т.е. в данном случае отсутствует конфликтная
ситуация, когда по разным критериям предпочтения отдаются различным сценариям или альтернативам.
Представленный подход позволяет решать экспертно-аналитическими методами широкий круг вопросов, связанных с формированием стратегии, включая проблемы развития предприятия с учетом рыночных отношений. В диссертации детально анализируется методика решения двух типичных задач: 1) стратегического планирования предприятием производственной деятельности в условиях конкуренции, направленное на проектирование методов завоевания рынка; 2) планирования будущего развития предприятий легкой промышленности.
Первая задача представляет собой реконструкцию рассмотренной А.В. Андрейчиковым и ОН. Андрейчиковой проблемы разработки новых стратегий завоевания рынка предприятием Ч ведущим производителем безакогольных напитков в условиях интенсивной конкуренции, Ч которые будут находиться в соответствии как с его собственными интересами, так и с интересами торгующих агентов. Однако, авторы не проводят анализ приоритетов по отдельным акторам, их целям и политикам, что фактически приводит к нивелированию возможностей использованного им метода аналитических иерархий. Принятый нами подход выделения частных иерархий из общей концептуальной модели с последующей агрегацией полученных результатов позволяет значительно облегчить работу экспертов, обеспечивая ясность и четкую логику каждого этапа моделирования. Суть развиваемого подхода Ч в разработке и напонении экспертными знаниями ряда логически связанных друг с другом иерархических моделей. В рассматриваемом случае их пять.
1. Иерархия локружения предприятия-лидера создается с целью проектирования логического будущего при заданных определенных предположениях о текущих тенденциях. Экспертам ставится вопрос: Каково будет будущее лидирующего предприятия, если политика планирования останется такой же, как и сейчас, а другие, в основном внешние, акторы не будут изменяться?. Иерархическая модель включает фокус проблемы Ч прогнозировать методы завоевания рынка в производстве безакогольных напитков, акторов влияния на методы завоевания рынка в масштабах отрасли (помимо лидирующего АО, торгующие агенты и конкуренты), цели акторов, их политики, исследовательские сценарии, обобщенный сценарий.
2. Упрощенная древовидная иерархия-1 при планировании стратегии завоевания рынка, содержащая три уровня: фокус Ч будущее стратегии завоевания рынка, акторы и их цели. С помощью этой иерархии акторов и целей акторов, представляющей собой верхнюю часть иерархии локружения предприятия-лидера, производится выделение приоритетных целей, включаемых в дальнейший анализ.
3. Иерархия-2 для лидирующего предприятия, содержащая четыре уровня: фокус проблемы Ч прогнозировать методы завоевания лидирующим Ао рынка; цели лидирующего АО; его политики; исследовательские сценарии. В отличие от предыдущей, эта иерархия Ч поная, т.е. каждый из вышестоящих элементов оказывает влияние на все элементы нижнего уровня в иерархической модели. Цель моделирования Ч установить приоритеты политик по целям лидирующего АО, а также приоритеты исследовательских сценариев стратегий завоевания рынка с учетом его политик.
4. Иерархия-3 для конкурентов, также содержащая четыре уровня: фокус проблемы Ч прогнозировать стратегии завоевания конкурентами; их цели; политики; исследовательские сценарии. Цель моделирования Ч установить
приоритеты политик по целям конкурентов, а также приоритеты исследовательских сценариев стратегий завоевания рынка с учетом их политик.
5. Иерархия-4 целей всех акторов, их приоритетных политик и исследовательских сценариев при планировании стратегии завоевания рынка лидирующим АО в условиях конкуренции. Эта объединенная иерархическая модель содержит четыре уровня: фокус Ч прогнозировать методы завоевания лидирующим АО и конкурентами рынка в производстве безакогольных напитков, цели производителей, политики производителей и исследовательские сценарии. С помощью этой иерархии производится планирование инновационной политики лидирующего предприятия.
Предлагаемый подход оказывается эффективным также при решении другой типовой задачи Ч планирования инновационного развития производственного предприятия, с формальной точки зрения аналогичной классической задаче планирования проецируемого и желаемого будущего в корпорациях. Решение этой задачи включает два процесса: планирование от достигнутого (прямой, исследовательский процесс) и планирование от конечного (желаемого) результата (нормативный, или декларативный процесс). Оба процесса используются последовательно, причем на практике может быть реализовано несколько итераций, т.е. эффективность изменения целей или новые линии поведения вновь проверяется с помощью процесса планирования от достигнутого с тем, чтобы убедиться, насколько результаты в будущем близки к желаемым. Если расхождение значительное, может потребоваться изменение целей, политик и даже желаемых в будущем результатов с тем, чтобы достичь большего успеха. Таким образом, процесс приходит к искомому сближению возможного и желаемого будущего.
Исходя из сказанного, иерархия проецируемого будущего предприятия дожна содержать следующие уровни:
1) фокус Ч проецируемое будущее предприятия;
2) акторы, которые будут влиять на будущее предприятия; при этом предполагается оценка их относительной важности;
3) политики и цели каждого важного актора, которые будут влиять на планирование; предполагается выпонить их относительную важность для каждого актора;
4) альтернативные сценарии будущего предприятия относительно политики акторов с оценкой относительной вероятности осуществления каждого сценария.
Апробация методики планирования выпонена на примере инновационного развития швейного предприятия, функционирующего по схеме акционерного объединения закрытого типа. Соответствующая концептуальная иерархическая модель, построенная с учетом практики хозяйственной деятельности и прогнозов ведущих менеджеров, представлена на рис. 11.
Несмотря на исходную сложность данной концептуальной иерархической модели, в результате напонения ее экспертными знаниями ведущих специалистов швейного предприятия достигнута достаточно высокая согласованность отдельных матриц парного сравнения и иерархии в целом. Так, при числе акторов 9 (верхний психологический предел при выпонении процедуры сравнения) отношение согласованности составило ОС=0,08, что расценивается как хороший результат (критической величиной ОС является значение 0,20). Согласованность иерархии в целом составила ОСИ=0,069.
Напонение четырехуровневой иерархической модели развития производственного предприятия экспертными оценками позволяет установить приоритетные политики акторов, дать оценку вероятностей
приоритетные политики акторов, дать оценку вероятностей осуществления контрастных сценариев будущего развития ЗАО.
Рисунок 11 Ч Иерархия акторов и их политик при проецировании будущего
развития ЗАО
Для оценки путей реализации желаемого сценария предложены индикаторы политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития рынка: 1) соотношения приоритетов сценариев развития ситуации, рассчитанные исходя из целей и политик всех акторов, с одной стороны, и основных акторов, с другой, 2) значения прироста вероятности сценария при сохранении политик акторов (табл. 5).
Таблица 5 Ч Приоритеты сценариев будущего развития ЗАО, рассчитанные по целям основных и всех акторов, индикаторы политик
Оценка приоритетов Приоритет сценариев будущего
Статус-кво Внутренний рынок Зарубежные заказы Банкротство
Исходя из целей всех акторов рынка (интегральные приоритеты) 0,169 0,295 0,485 0,050
Исходя из целей основных акторов 0,147 0,279 0,526 0,048
Соотношение приоритетов, % 115,0 105,7 92,2 104,2
Прирост вероятности сценария при сохранении политик акторов, % 15,0 5,7 -7,8 4,2
Индикаторы в табл. 5 трактуются следующим образом: сценарий статус-кво имеет отношение приоритетов 115 %, т.е. относительный прирост вероятности данного сценария при сохранении политик всех акторов составляет 15 % и требуются допонительные усилия со стороны основных акторов для снижения вероятности осуществления этого сценария. С другой стороны, сценарий зарубежные заказы имеет отношение приоритетов 92 %, т.е. относительный прирост вероятности данного сценария при сохранении политик всех акторов составляет -8 %, имеет место дефицит осуществления этого сценария и требуются допонительные усилия со стороны основных акторов для повышения вероятности его осуществления. Тем самым рассчитанные величины интерпретируются как индикаторы политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития рынка.
Важным проблемой управления инновационной деятельностью является учет стадий жизненного цикла инноваций. В работе предложен подход к динамическому моделированию управления инновационными процессами, основанный на предположении, что одновременно реализуется не один, а несколько видов инновационных стратегий, при этом со временем одни из них, развиваясь, вытесняют другие. Это позволяет ограничиться рассмотрением стадий рождение, детство, люность и не рассматривать стадии насыщение, зрелость и старение.
Методика динамического моделирования инновационных процессов сводится к следующему. Экспертным путем, в результате обработки матриц парных сравнений в рамках МАИ, оценивается начальное распределение приоритетов конкурирующих инновационных стратегий. При аппроксимации динамики первых трех стадий жизненного цикла экспонентами с различными параметрами роста (которые также оцениваются экспертным путем) появляется возможность рассчитать текущее распределение приоритетов Ч через год, два и т.д., до конца периода прогноза (максимум до пяти лет). Тем самым осуществляется краткосрочное и среднесрочное прогнозирование соотношения приоритетов инновационных стратегий. Верификация динамических моделей производится сопоставлением расчетного конечного распределения приоритетов инновационных стратегий с прогнозируемым на конец периода прогноза согласно оценкам экспертов.
Такой подход является гибким, поскольку не ограничивает эксперта заранее заданным периодом упреждения и, тем более, прогнозным горизонтом. Эксперту предоставляется возможность установить разумное значение периода упреждения, по истечению которого, по его мнению, еще возможен прогноз в рассматриваемой ситуации, при реализации изначально постулируемых конкурирующих инновационных стратегий. Суждения экспертов при этом носят характер ответов на следующие вопросы:
1) Сохранится ли соотношение предпочтительности между двумя данными элементами неизменным за период упреждения или изменится в пользу первого или второго элемента?
2) Если соотношение предпочтительности между двумя данными элементами за период упреждения изменится, то в какой степени (слабой; сильной; очень сильной; абсолютно сильной)?
Результаты обсуждения прогноза динамики изменения соотношения предпочтительности элементов во всех возможных парах заносятся в мат-
рицу парных сравнений. Адекватность д результате обработки экспертных даннь пределения приоритетов на конец пери
томи1 юс*И"медещг-вл1ученнои в еркой рас-
|да пр6КВД94?ЗДДего |ценки экс-С.Петер4)?г оз гсэ хг
пертами. Если эксперты признают, что конечное распределение не отвечает их представлениям, суждения пересматриваются. Необходимость пересмотра суждений может возникнуть и в случае неудовлетворительной согласованности парных сравнений по массиву конечной матрицы.
Апробация методики показала перспективность предлагаемого подхода, состоящая в четкой логике опроса экспертов и наглядности представления получаемых при этом результатов.
Особенностью инновационного развития хозяйственных систем в современной экономике является повышенный уровень риска и неопределенности, причем наименее исследована проблема управления рисками производственного предприятия, ведущего текущую хозяйственную деятельность. В работе излагается подход к управлению хозяйственными рисками предприятия на следующей концептуальной основе.
1. Любой вид экономической деятельности по своей сути направлен в будущее и поэтому связан с объективным наличием неопределенности, проявляющейся в недетерминированности последствий принимаемых решений.
2. Хозяйственный риск является субъективным понятием, отражающим оценку влияния факторов неопределенности на результаты принимаемых решений с точки зрения интересов субъекта экономической деятельности.
3. Риск допускает как негативную, так и позитивную реализацию. Этот дуализм необходимо учитывать как при формулировке понятия риска, так и в ходе разработки методов и моделей, направленных на поддержку принятия решений в условиях риска.
4. Для разработки моделей рационального поведения в условиях риска, связанных с привлечением количественных методов, необходимо использовать описание полезности возможных последствий принимаемых решений в терминах общеупотребительных показателей. Построение функций полезности, отражающих индивидуальные предпочтения, возможно только в рамках позитивной теории риска.
5. Необходимо учитывать и использовать принцип разделения стартового и финального риска, позволяющий использовать возможность позитивной реализации риска и уменьшить возможность его негативной реализации.
В работе предлагается методика измерения уровня риска, основанная на теории полезности и понятии коэффициент риска, определяемого формулой
причем количественная оценка входящей в формулу (3) функции плотности вероятности распределения полезности В и ее порогового значения /?о (такого, что исход Я<Я0 считается неблагоприятным, а исход /?>Я0 благоприятным), производится на базе метода анализа иерархий. Этапы реализации предлагаемой методики рассмотрены на примере иерархической модели инновационного развития производственного предприятия. При сопоставлении коэффициента риска и интегральной оценки приоритета инновационной политики выявлено, Что коэффициент риска имеет крутую характеристику в области нерациональных решений, что играет роль механизма, предохраняющего от принятия рационального, с точки зрения лосторожного наблюда-
теля, решения, не обладающего, однако, дожной степенью инновационно-сти.
В развитии данного направления в диссертации предлагается также подход к решению задач управления инновационными процессами на основе использования в рамках МАИ теоретико-игровых критериев оптимальности, предполагающий активную роль ПР не только в принятии тактических решений, но также и в оценке субъективных вероятностей реализации альтернативных стратегий, с учетом принимаемых решений. В этом заключается отличие от традиционной схемы, используемой в теории матричных игр, когда рассматривают не стратегии, а условия внешней среды, вероятности осуществления которых известны априорно или оцениваются экспертами.
Методика применения теоретико-игровых критериев оптимального управления основана на следующих положениях.
Непоная информированность эксперта (ПР) и неопределенность окружающей среды являются факторами, определяющими ситуацию принятия решений. В общем случае модель ситуации принятия может быть представлена в виде кортежа {Ь(Х), 0(Z), Э(Х, Z)} трех множеств, где D(X) Ч множество допустимых решений; D(Z) Ч множество возможных состояний окружающей среды и/или стратегий; Э(Х, Z) Ч критерий оптимальности, определяемый на прямом произведении D(X)xD(Z) и принимающий значения 3ij, т.е. каждой паре значений (X, Z,) ставится в соответствие некоторое расчетное значение критерия оптимальности Эу. Расчетные значения 3iJ = Э(Х, Z) являются оценочной функцией оптимальности, определенной для двух переменных X и Z.
В ситуации принятия инновационного решения X, каждое из альтернативных решений имеет конечное число последствий С/1, С,2, ..., С/"'", наступление которых зависит от состояния среды S. При выборе решения эксперт (ПР) руководствуется определенным критерием, т.е. последствию С приписывается полезность U(C). Все возможные последствия принимаемого решения описываются набором их полезностей U(C,1), U(C,2), ..., l/(C/"M). Наступление конкретного последствия можно достоверно предсказать, если будет точно известно состояние среды 2. Соответственно, полезность принимаемого решения имеет вод U{X, Z).
Для практического применения указанной схемы необходимо:
1) оценить полезности последствий принимаемых решений при условии наличия информации о состоянии внешней среды;
2) построить интегрированную оценку полезности каждого из альтернативных решений с учетом их возможных последствий.
Решение первой задачи достигается обработкой результатов сравнения экспертами относительной значимости альтернатив внешней среды, что дает оценки субъективных вероятностей их реализации. Решение второй задачи сводится к преобразованию матрицы из совокупности векторов локальных приоритетов (табл. 2) в стандартную в теории игр матрицу эффективности путем умножения величин wД на веса видов инновационной деятельности и) (табл. 6 приведенных приоритетов, сформированная в пакете SPSS Base). Тем самым учитываются субъективные оценки вероятностей условий реализации политик.
К матрице эффективностей (табл. 6) применимы различные теоретико-игровые критерии: максимакса (крайнего оптимизма), максимина (осторожного наблюдателя, или критерий Вальда), среднего выигрыша, критерий Лапласа. В работе рассматриваются особенности и результаты применения-каждого из критериев. В частности, критерию среднего выигрыша отвечает
принятие решения замена снятой с производства устаревшей продукции, отвечающего максимальной компоненте вектора глобального приоритета Ч результат, полученный ранее при анализе интегральных экспертных оценок. Согласно критерию максимакса (крайнего оптимизма), оптимальной оказывается эта же политика, поскольку при ней достигается максимум эффективности при преобладании вида инновационной деятельности приобретение основных фондов (новое оборудование), т.е. применение различных критериев оптимальности в рассматриваемом случае приводит к одному и тому же инновационному решению.
Таблица б Ч Эффективности (приведенные приоритеты) инновационных политик производственного предприятия
Инновацион. политика иссле дован ия Новые техно логии ОКР Прог раммы ЭВМ Обуче ние персо нала Марке тинг Новое обору дован ие
Замена продукции .017 .062 .012 .026 .058 .032 .142
Улучшение качества .003 .025 .008 .022 .008 .007 .037
Расширение ассортимента .008 .028 .010 .027 .031 .035 .027
Сохранение рынка .002 .008 .002 .004 .006 .007 .012
Создание рынков .010 .066 .008 .022 .053 .049 .062
Современные стандарты .002 .011 .003 .011 .009 .007 .022
Для применения критериев минимакса (минимального риска Сэвиджа) и пессимизма-оптимизма (Гурвица) матрицу эффективности необходимо преобразовать в матрицу потерь, или неиспользованных возможностей (табл. 7), что достигается путем расчета ее элементов как разности между максимальным и текущим значениями приведенных приоритетов для каждого вида инновационной деятельности:
Ди^прн. = гпах IV,уприл - УУ/уприа* (4)
По критерию минимакса
Л%,рИ._опт = тттах ди^р,,, (5)
оптимальной также является политика замена снятой с производства устаревшей продукции, при которой показатель неиспользованных возможностей равен 0,017, что существенно меньше максимального значения 0,130
по матрице неиспользованных возможностей инновационных политик производственного предприятия. Большинство минимальных показателей неиспользованных возможностей инновационных политик предприятия приходится на стратегическую позицию приобретение основных фондов (нового оборудования), что отражает высокую значимость данного вида инновационной деятельности.
Таблица 7 Ч Матрица неиспользованных возможностей инновационных политик производственного предприятия
Инновацион. политика Иссле дован ия Новые техно логии ОКР Прог раммы ЭВМ Обуче ние персо нала Марке тинг Новое обору дован ие
Замена продукции .000 .004 .000 .001 .000 .017 .000
Улучшение качества .014 .041 .004 .005 .050 .042 .105
Расширение ассортимента .009 .038 .002 .000 .027 .014 .115
Сохранение рынка .015 .058 .010 .023 .052 .042 .130
Создание рынков .007 .000 .004 .005 .005 .000 .080
Современные стандарты .015 .055 .009 .016 .049 .042 .120
В работе обосновано, что при принятии решения необходимо использовать не один, а несколько критериев оптимальности. Это гарантирует надежность выбора направления инновационной политики, поскольку принимается тактика, характеризуемая оптимальностью по нескольким критериям, на основании чего она может считаться рациональной. Может оказаться, что лоптимальными является не одна, а две или более тактик. Выбор между ними определяется рядом факторов, среди которых природа конкретной операции и ее цель (в одних случаях допустим риск, в других нужен гарантированный результат), причины неопределенности, характер лица, принимающего решение.
Нерешенной проблемой в рамках экономико-математических моделей является количественная оценка эффективности инновационно-инвестиционных проектов в условиях неопределенности, когда помимо экономических критериев необходимо учитывать также социальные, экологические и другие принципиально неизмеримые последствия их реализации. Эффективным здесь оказывается обращение к экспертным оценкам по методу анализа иерархий. С этой целью строятся две концептуальные иерархические модели: первая служит для экспертной оценки выгод, вторая Ч
для экспертной оценки лиздержек, причем уровни и элементы иерархий не обязательно дожны совпадать. Нижним уровнем обеих иерархий являются виды стратегий, средним уровнем Ч критерии оценок выгод и лиздержек. Наряду с экономическим критерием, учитываются социальный, экологический и другие виды выгод и лиздержек как отрицательных последствий реализации сравниваемых инновационных решений. При выборе инновационной стратегии для оценки эффективности инновационного решения предлагается использовать показатель, характеризующий отношение конечных интегральных результатов к интегральным затратам, связанным с их достижением. Дальнейшая оценка эффективности инновационного решения производится путем сравнения отношений приоритетов, а в качестве допонительного средства выбора рекомендуется использовать маргинальной анализ с оценкой не абсолютных значений отношений приоритетов, а отношений их приращений.
Важной функцией управления инновационным процессом является управление стоимостью, заключающаяся в анализе и выборе наиболее эффективного для инвестирования проекта из рассматриваемого набора альтернативных, а чаще, паралельно реализуемых проектов, а также в рациональном распределении инвестиций по этапам при их реализации. Проблема управления ресурсами при обеспечении инновационного процесса при этом сводится к их распределению между различными проектами инвестирования, т.е. с формальной точки зрения следует говорить о размещении ресурсов.
Следует различать три типа задач по распределению ресурсов:
1) поное вложение капитала в новые проекты, которые дожны быть завершены за период размещения ресурсов;
2) частичное вложение капитала, когда требуется начать и следить за выпонением нескольких проектов;
3) распределение капитала в уже выпоняемые проекты.
В первом случае необходимо произвести расчет эффективности (вектора приоритетов выгод) и стоимости (вектора приоритетов издержек) и распределить ресурсы в порядке убывания отношений приоритетов выгод и издержек для одновременно выпоняемых инвестиционных проек-
тов. Другим вариантом может быть распределение ресурсов в соответствии с отношением интегральной оценки приоритетов альтернатив.
Во втором случае, когда распределение ресурсов производится в течение отдельных периодов времени, решается задача оптимизации по критерию
Е (оттМид ),х,-> тах (6)
при условиях
х/ = Х, (7)
где X/ Ч количество ресурса на /
Разновидностью формулировки задачи является рациональное распределение ресурсов между альтернативами, когда определяется комбинация проектов, максимизирующая общие выгоды при ограничениях на издержки, при этом могут рассматриваться различные целевые функции и
при этом могут рассматриваться различные целевые функции и различные ограничения. Целевой функцией может быть приоритет эффективности (нормированное отношение выгод к затратам) рассматриваемой комбинации альтернативных инвестиционных проектов либо эффективность на единицу требуемого ресурса для этой комбинации:
2 (w.u,/w,Д), шах; (8)
(w.Mlw,ia max. (9)
В качестве условий могут выступать:
1) минимизация остаточного ресурса (разности между наличным и требуемым ресурсом)
X, (Rh,лич - Ятреб) ~> ГПШ, (10)
2) непревышение порогового значения ресурса С
/ Ящлич "tpeS ^ С, (11)
3) ограничение на ресурс
Ятрв ^ Яи.лич- (12)
Здесь i Ч номер альтернативы в конкретной комбинации, включая исходные альтернативы. Сравнение необходимо производить по всем комбинациям альтернатив Ч бинарным, тернарным и т.д.
В третьем случае Ч для проектов, которые уже выпоняются, Ч распределение ресурса следует проводить пропорционально отношению оставшегося (маргинального) приоритета к издержкам.
В диссертации приведены примеры решения задачи рационального распределения ресурсов.
Экономические и социальные результаты инновационной деятельности хозяйственной системы в конечном счете определятся решениями по подбору, обучению, перемещению и материальному поощрению кадров. Рыночные отношения, с присущей им конкуренцией на рынке труда, не решают автоматически проблему повышения эффективности деятельности работников. Многое зависит от того, насколько умело осуществляется управление человеческими ресурсами в рамках организации. Рациональное использование и развитие персонала, создание условий для самореализации личности, ориентированные на достижение целей организации, становятся определяющими в повышении эффективности индивидуальной и корпоративной деятельности в условиях обострения конкуренции на рынке товаров и услуг, интенсификации инновационной деятельности организации.
Подход МАИ оказывается эффективным при разработке концептуальной модели оценки профиля качеств менеджера, т.е. соотношения деловых и личностных качеств, необходимых в ходе деятельности менеджеров различных типовых групп Ч низового, среднего и высшего звена.
Для оценки желаемого (стандартного) соотношения деловых и личностных качеств предлагается древовидная иерархическая модель оценки деятельности менеджера с уровнями (рис. 12):
Ч первый уровень (фокус) Ч оценка менеджера;
Ч второй уровень Ч компоненты оценки, группы критериев: личностные качества, стандарты поведения, профессиональные качества и здоровье.
Ч третий уровень Ч качества менеджеров.
Напонение концептуальной иерархической модели проводится для трех типов менеджеров в отдельности, так что одна и та же концептуальная модель является структурной основой трех информационных моделей. Дальнейшая обработка результатов экспертных опросов, в том числе построение стандартных профилей качеств менеджеров, производится в пакете SPSS Base.
Обучим яршюа вп
Рисунок 12 Ч Иерархия желаемых качеств менеджеров низового звена
В диссертации выпонена апробация методики. Результаты опроса группы экспертов, в которую вошли преподаватели и слушатели ОРАГС, приведены в табл. 8. Анализ результатов обнаруживает существенные различия в приоритетности групп критериев для трех типов менеджеров. Для менеджеров низового эвена важнейшими оказались профессиональные качества, на втором месте группа здоровье, третье место поделили между собой личностные качества и стандарты поведения. Для менеджеров среднего звена профессиональные качества также являются приоритетными, но здесь на второе место выходят стандарты поведения, за ними с небольшим отрывом идут личностные качества, группа здоровье занимает четвертую позицию. У менеджеров высшего звена профессиональные качества и стандарты поведения имеют одинаковый вес и делят между собой первое и второе места, личностные качества и здоровье тоже имеют одинаковую значимость и находятся на третьем и четвертом местах.
Изложенный метод анализа оценки инновационной деятельности менеджера, помимо теоретического, имеет и практическое значение. Располагая усредненным профилем критериев оценки менеджеров и профилем критериев для каждого конкретного члена предприятия или организации (менеджера), можно успешно решать вопросы управления персоналом: принятия на работу, увольнения и расстановки кадров, обучения, развития и роста персонала, вознаграждения, премирования и т.д.
Таблица 8 Ч Приоритеты критериев оценки менеджеров (усредненные данные)
Критерий оценки Типы менеджеров
Низового звена Среднего звена Высшего звена
А. Личностные качества
1. Обаяние 0,004 0,027 0,015
2. Инициативность 0,010 0,073 0,038
3. Энергичность 0,015 0,042 0,016
4. Лояльность 0,015 0,027 0,016
5. Широта взглядов 0,006 0,037 0,036
6. Испонительность 0,039 0,008 0,005
Итого: 0,089 0,213 0,125
Б. Стандарты поведения
1. Влияние на окружающих 0,008 0,086 0,169
2. Обучение и развитие подчиненных 0,008 0,086 0,056
3. Способность управлять собой 0,040 0,066 0,075
4. Личный рост 0,035 0,075 0,075
Итого: 0,089 0,314 0,375
В. Профессиональные качества
1. Знание менеджмента 0,123 0,104 0,105
2. Способность к инновациям 0,123 0,164 0,219
3. Навык решать проблемы 0,368 0,131 0,051
Итого: 0,613 0,399 0,375
Г. Здоровье
1. Отсутствие вредных привычек 0,156 0,050 0,063
2. Хорошее самочувствие 0,052 0,025 0,063
Итого: 0,208 0,074 0,125
В диссертации рассматриваются концептуальные и информационные модели на основе экспертных знаний для решения социально-экономических проблем развития хозяйственных систем на уровне производственного предприятия, как основы реального сектора экономики. Однако сфера применения метода анализа иерархий, выбранного нами в качестве стержня построения моделей, не ограничивается только микроуровнем управления. Современное состояние развития регионов объективно требует перехода к активному воздействию на региональную экономику инновационного типа, что предполагает организацию информационного-аналитического и прогнозного сопровождения управления инновационными процессами. Среди направлений применения МАИ и экспертных технологий на его основе для
оперативного сопровождения управления как на уровне регионов Ч субъектов Федерации, его отраслей и отдельных субъектов хозяйственной деятельности, так и на уровне макрорегионов, в том числе федеральных округов, отметим следующие:
Ч анализ путей устойчивого развития экономики региона в целом и отдельных отраслей (инновационные процессы в регионе, межрегиональные связи);
Ч определение приоритетов альтернатив проектов;
Ч прогнозирование развития конкретных экономических проектов;
Ч решение задачи оптимального распределения ресурсов;
Ч расчет соотношения эффективность/затраты вариантов решений;
Ч планирование от достигнутого;
Ч планирование от конечного результата;
Ч решение задач управления (анализ маргинальных приоритетов).
Управление инновационными социально-экономическими процессами на
основе экспертных знаний, применение разработанных в диссертации методологии, методов, инструментов и технологий может способствовать решению проблем обеспечения перехода производственных предприятий России на инновационный путь развития.
ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ
Выпоненные в диссертации исследования, направленные на разработку теоретико-методологических и методических основ эффективного управления инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий, позволили сделать следующие выводы и рекомендации:
1. Высокие уровни риска инновационной деятельности хозяйственных систем, неразработанность методологических подходов и отсутствие конкретных методов, средств, методик и технологий информационного обеспечения управления инновационным процессом в условиях риска и неопределенности, неготовность менеджеров к управлению в динамичной среде, во многом препятствуют распространению инноваций, обусловливающих эффективное преобразование экономики. Решение этой проблемы возможно на основе адекватных методов информационного обеспечения, в том числе компьютерных систем поддержки принятия решений, направленных на оптимизацию стратегических и тактических инновационных решений на различных уровнях управления.
2. В условиях риска и неопределенности, динамичности внешних условий, сопровождающих стратегию и тактику инновационного менеджмента, применение традиционных математических методов моделирования для разработки моделей управления инновационным процессом оказывается мало эффективным. В работе предложены принципы инновационного менеджмента на основе экспертных знаний, учитывающие стадийность инновационного развития производственного предприятия как основы реального сектора экономики, разработаны методологические и методические основы моделирования инновационного процесса на базе экспертных методов и экспертно-аналитических технологий.
3. Эффективным подходом к информационному обеспечению подготовки управленческих решений при формировании инновационной стратегии и тактики инновационного развития хозяйственных систем являются использование моделей экспертных знаний на основе метода анализа иерархий
(МАИ) и компьютерной системы поддержки принятия решений Expert Decide. Метод обеспечивает получение количественной информации для принятия решений в слабоструктурированных задачах с преобладанием качественных факторов, а также в неструктурированных задачах, согласование концептуального, стратегического и тактического уровней анализа. Возможность работы в СППР Expert Decide с группой экспертов при интерактивном контроле согласованности парных сравнений и усреднении субъективных суждений повышает устойчивость и объективность экспертных оценок.
4. Разработка моделей управления инновационным процессом на предприятии связана с экономической, экологической и политической ситуацией, факторами социального самочувствия населения в территориальном образовании и регионе в целом, что может предопределять приоритеты стратегии его развития. Предложена концептуальная иерархическая модель и соответствующая методика разработки информационной модели, направленная на общую оценку экспертами социально-экономической и политической напряженности в регионе. Выделен особый класс задач, возникающих в случае, когда эксперты представляют разные регионы, муниципальные образования, предприятия, и их оценки значимости элементов концептуальной иерархической модели в принципе не могут быть согласованы, разработана методология их решения на основе МАИ и многомерных методов анализа данных.
5. На примере производственного предприятия как основы реального сектора экономики разработана методология управления инновационным процессом в хозяйственной системе, основанная на оценке субъективных вероятностей реализации альтернативных стратегий с помощью МАИ и применении теоретико-игровых критериев оптимальности к экспертной информации, представляемой в виде матрицы эффективностей (приведенных приоритетов) и матрицы неиспользованных возможностей инновационных политик предприятия. При подготовке управленческого решения рекомендуется использовать не один, а несколько различных критериев оптимальности, что гарантирует надежность выбора инновационной политики в условиях динамичности внешней среды.
6. Предложена методика экспертной оценки эффективности инновационных решений путем расчета отношения конечных интегральных результатов (выгод) к интегральным затратам (лиздержкам), связанных с их достижением. Всесторонняя оценка эффективности конкурирующих решений достигается определением, наряду с экономической, также социальной, экологической и других видов выгоды и соответствующих издержек (отрицательных последствий) их реализации. В качестве допонительного средства выбора рекомендуется использовать маргинальной анализ с оценкой не абсолютных значений отношений приоритетов, а отношений их. приращений.
7. Предложены модели инновационного менеджмента, методики и технологии, позволяющие решать на основе экспертных знаний следующие задачи:
Ч анализ экономической состоятельности сельскохозяйственных предприятий с учетом социальных, экологических, природно-производственных, рыночных и финансовых факторов, а также интересов основных акторов (действующих сил), определяющих вектор развития СХП;
Ч разработка стратегии завоевания рынка производственным предприятием с учетом политики конкурентов;
Ч планирование инновационного развития предприятия на основе определения приоритетов политик акторов, оценки вероятностей осуществле-
ния контрастных сценариев будущего, систематизации индикаторов политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития;
Ч управление инновационным процессом с учетом экспертных оценок динамики конкурирующих инновационных проектов, начального и конечного распределения их приоритетов;
Ч краткосрочное и среднесрочное прогнозирование соотношения приоритетов инновационных стратегий;
Ч распределение ресурсов, предусматривающее варианты поного вложения капитала в новые проекты, которые дожны быть завершены за период размещения ресурсов, частичного вложения капитала и распределения капитала в выпоняемые проекты;
Ч оценка профиля деловых и личностных качеств, необходимых в ходе инновационной деятельности менеджеров низового, среднего и высшего звена, позволяющая решать вопросы управления персоналом.
8. Определены направления применения метода анализа иерархий и экспертных технологий на его основе для информационного обеспечения управления инновационными экономическими процессами как на уровне регионов Ч субъектов Федерации, его отраслей и отдельных субъектов хозяйственной деятельности, так и на уровне макрорегионов, в том числе федеральных округов.
9. Для обеспечения централизованного управления инновационными социально-экономическими процессами рекомендуется создать в региональных, межрегиональных структурах и федеральных округах центры анализа и мониторинга социально-экономической ситуации. Использование в подобных ситуационных центрах авторских разработок будет способствовать решению проблем обеспечения перехода производственных предприятий России на инновационный путь развития за счет применения методов и инструментов выбора приоритетов инновационной политики и управления инновационной деятельностью на основе экспертных знаний.
Основные положения диссертации опубликованы в работах:
Монографии
1. Управление инновационном процессом хозяйственных систем на основе современных информационных технологий. Монография / Под ред. А.Ю. Егорова. Ч М.: Палеотип, 2004. Ч 18,1 п.л.
2. Инновационный менеджмент на основе экспертных знаний. Монография. Ч Орел: ОРАГС, 2004. Ч 24,0 п.л., авт. 8,0 п.л.
3. Модели и механизмы управления развитием хозяйственных систем на основе экспертной информации. Монография / Под ред. В.Г. Шуметова. Ч Орел: ОГАУ, 2003. Ч21,8 п.л., .авт. 5,45 п.л.
4. Теория и практика принятия решений в экономике и управлении экспертными методами. Монография. Ч М.: ИИЦ МГУДТ, 2003. Ч 11,5 п.л., авт. 2,3 п.л.
5. Прогнозирование социального поведения на региональном уровне: экспертные методы и системы. Монография. Ч Орел: ОРАГС, 2001. Ч 15,4 п.л.
Учебные пособия
6. Анализ данных в управлении. Том 1. Введение в анализ данных. Учебное пособие. Ч Орел: ОРАГС, 2004. Ч 7,5 п.л.
7. Информатика для менеджеров: курс лекций. Учебное пособие. Ч М.: Открытый институт МГУДТ, 2002. Ч 10,1 п.л., авт. 5,05 п.л.
8. Применение функции желательности в моделях инвестиционной активности регионов // Современные аспекты экономики. Ч СПб., 2004. Ч № 1 (52). Ч0,3 п.л., авт. 0,1 п.л.
9. Факторы инвестиционного климата регионов: методология вторичного статистического анализа // Вопросы статистики. Ч 2003. Ч №11. Ч 0,9 п.л., авт. 0,3 п.л.
10. Управление хозяйственным риском производственного предприятия на основе интегрированного подхода: Препринт. Ч Орел: ОГУ, 2003. Ч 3,3 п.л., авт. 1,1 п.л.
11. Интегрированный подход к проблеме управления хозяйственным риском и возможности его реализации средствами компьютерных технологий // Компьютерные технологии в управлении, при моделировании и в экономике. Сборник научных трудов. Ч Харьков: ХАИ, 2003. Ч 0,6 п.л., авт. 0,2 п.л.
12. Экспертно-аналитические технологии и теория игр в задачах стратегического менеджмента в сфере высшего образования // Компьютерные технологии в управлении, при моделировании и в экономике. Сборник научных трудов. Ч Харьков: ХАИ, 2003. Ч 0,6 п.л., авт. 0,3 п.л.
13. Экспертные методы и компьютерные технологии в информационном обеспечении управления стратегией производственного предприятия // Компьютерные технологии в управлении, при моделировании и в экономике. Сборник научных трудов. Ч Харьков: ХАИ, 2003. Ч 0,6 п.л., авт. 0,2 п.л.
14. Использование метода анализа иерархий // Социологические исследования. Ч 2001. Ч №3. Ч 0,7 п.л., авт. 0,35 п.л.
15. Математическое обеспечение геоинформационной технологии на базе векторно-полевого представления многомерной информации //Известия Тульского государственного университета. Серия Математика, механика, информатика. Ч Тула: ТГУ, 1998. Ч Т.4. Ч №4. Ч 0,6 п.л., авт. 0,3 п.л.
16. Федеральные и региональные структуры управления: проблемы взаимодействия и соотношения // Политические трансформации в условиях становления российской государственности: история, теория и современная практика. Ч Орел: ОРАГС, 1998. Ч 1,1 п.л., авт. 0,55 п.л.
17. Многофакторный подход к экспертной оценке и планированию инновационных проектов с учетом социальной составляющей. Ч ОРАГС. Ч Орел, 2003. Ч Деп. в ИНИОН РАН № 57718 Ч 1,3 п.л., авт. 0,3 п.л.
Научные доклады
18. Роль государства в инновационном управлении российским рынком высшего образования // Современная Россия: экономика и государство. Сб. м-лов Всерос. н.-практ. конф., М.: ГАСИС, 2003. Ч 0,3 п.л., авт. 0,1 п.л.
19. Информационное обеспечение формирования инвестиционных программ на базе векторно-полевого представления социально-экономических показателей // Современные проблемы математики, механики, информатики. М-лы межд. научн. конф. Ч Тула: ТГУ, 2003. Ч 0,15 п.л., авт. 0,05 п.л.
20. Экспертные методы информационно-аналитического обеспечения управления инновационными экономическими процессами: региональный аспект // Моделирование и прогнозирование социально-политических и экономических явлений и процессов: региональный аспект. М-лы межвуз. круглого стола. Ч Орел: ОРАГС, 2003. Ч 0,4 п.л., авт. 0,2 п.л.
21. Информационно-аналитическое и прогнозное обеспечение управления инновационными экономическими процессами: методологический аспект // Управление инновационно-инвестиционными процессами на основе вовлечения в хозяйственный оборот интелектуальной собственности и качеством подготовки специалистов в регионах России / М-лы межд. н.-практ. конф. Ч.1. Ч Орел: ОреГТУ, 2002. Ч 0,2 п.л., авт. 0,1 п.л.
22. Метод анализа иерархий в аналитической деятельности // IX международная конференция-выставка Информационные технологии в образовании. Сб. трудов участников конф. Ч.Ш. М.: МГТУ, 1999. Ч 0,2 п.л., авт. 0,1 п.л.
23. Применение методов экспертной подготовки управленческих решений при формировании инновационной среды региона // Инновационные процессы в образовании, науке и экономике России на пороге XXI века. Тез. докл. межд. н.-практ. конф., ч.П. Ч Оренбург: Оренбургск. гос. ун-т, 1998. Ч 0,3 п.л., авт. 0,15 п.л.
Объем 2,0 усл. п.л. Формат 60x84 1/16. Тираж 100 экз.
Подписано в печать 30 мая 2004 г. Заказ №_
Отпечатано с готового оригинал-макета на полиграфической базе Орловского государственного аграрного университета, 302028, г. Орел, бульвар Победы, 19
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Шуметов, Вадим Георгиевич
ВВЕДЕНИЕ.
Глава 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ В ХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМЕ
1.1 Сущность и категориальный аппарат управления инновационным процессом в хозяйственной системе.
1.2 Системный подход к управлению инновационным процессом в хозяйственной системе.
1.3 Моделирование в управлении инновационным процессом.
Глава 2 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ.
2.1 Экспертные методы информационного обеспечения управления инновационным процессом.
2.2 Экспертно-аналитическиё системы поддержки принятия управленческих решений.
2.3 Информационное обеспечение подготовки управленческих решений на основе векторно-полевого метода представления социально-экономической информации.
Глава 3 МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ.
3.1 Модели оценки социально-экономической ситуации в регионе.
3.2 Статические модели управления инновационным процессом в хозяйственной системе.
3.3 Динамические модели управления инновационным процессом.
Глава 4 ОПТИМИЗАЦИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ С УЧЕТОМ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ РИСКОВ.
4.1 Риск и неопределенность: проблема измерения и управления хозяйственными рисками.
4.2 Теоретико-игровые критерии управления инновационным процессом
4.3 Оценка эффективности управленческих решений в условиях риска и неопределенности.
Глава 5 ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.
5.1 Организационно-технологическое обеспечение разработки инвестиционных решений.
5.2 Распределение ресурсов при управлении инновационными процессами.
5.3 Человеческие ресурсы в системе управления инновационным процессом.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий"
Актуальность исследования. Мировой экономический опыт убеждает, что глубокие эффективные преобразования возможны лишь на инновационном пути развития экономики. Инновационная составляющая экономического развития давно находится в центре внимания ученых и практиков, в инновационную сферу осуществляются значительные инвестиции, вовлекаются людские ресурсы.
Ситуация, сложившаяся в российской инновационной сфере, определяется как кризисная. Выход из создавшегося положения, преодоление технологической отсталости производства возможны путем перевода экономики на инновационный тип развития, совершенствования управления инновационными процессами. В Основах политики РФ в области науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу главной целью государственной политики провозглашен переход к инновационному развитию страны на основе установления приоритетов и формирования национальной инновационной системы.
Высокие уровни риска, сопровождающие инновационную деятельность производственных предприятий как основных хозяйствующих субъектов, отсутствие конкретных методов, средств, методик и технологий информационного обеспечения управления инновационными процессами в условиях риска и неопределенности, неготовность менеджеров к управлению в динамичной среде, Ч эти факторы во многом препятствуют распространению инноваций. Рисковый характер инновационной деятельности обусловливает важность принятия управленческих решений как на стадии разработки, так и на стадии реализации инновационных проектов.
Решающую роль при принятии инновационных решений играет информационное обеспечение, от своевременности и надежности которого зависят экономические результаты инноваций. Необходимо располагать моделями и агоритмами, обеспечивающими реальную оценку инвестиционных проектов как на стадии проектирования, так и на стадии реализации проекта, учитывающие вероятностный характер результатов инноваций, когда степень неопределенности тем выше, чем больше радикальность нововведений. В более широком плане необходимо значительно усилить научное и, прежде всего, методологическое и методическое обеспечение решения проблем, связанных с управлением развитием инновационной сферы. В этой связи разработка моделей и механизмов управления инновационными процессами в хозяйственных системах представляется актуальным направлением научного исследования и практического внедрения.
Степень разработанности проблемы. Вопросы инновационного менеджмента рассматривались рядом ученых. Значительный вклад в теорию инноваций внесли А.И. Анчишкин, J1.C. Барютин, Э.Г. Гейгер, А. Клайнкнехт, Н.Д. Кондратьев, Г. Менш, Н. Мончев, Э. Мэнсфид, Ф. Никсон, И. Перлаки, Э. Роджерс, Б. Санто, Т. Твисс, А.Н. Фоломьев, В.Д. Хартман, И. Шумпетер, Ю.В. Яковец и ряд других зарубежных и отечественных ученых. Большую роль в теории инновационного управления занимают работы таких ученых, как А.А. Богданов, М. Вебер, А.К. Гастев, Г. Таун, А. Файоль, Г. Форд, Г. Эмерсон. Взгляд на менеджмент как систему социально-психологических факторов развивали Д. Карнеги, П.М. Керженцев, Д. Макрегор, А. Маслоу, Э. Мейо, Ф.У. Тейлор, Ф. Херцберг. Математические аспекты управления освещены в работах Р. Акоффа, Р. Белмана, А.И. Берга, JI. Берталанфи, С. Бира, Н. Винера, Р. Кал-мана, J1.B. Кантаровича, Д. Форрестора.
Вопросы разработки методологии выбора стратегии развития субъектов хозяйственной деятельности рассматривались в работах О.С. Виханского, И.Н. Герчиковой, Г.Б. Клейнера, М.И. Круглова, Э.А. Уткина, Р.А. Фатхутдинова, А.Н. Фоломьева, Ю.В. Яковца; среди зарубежных авторов данным вопросам уделяли внимание Дж.М. Кейнс, В. Ойкен, Г. Тейлор, Я. Тинберген. В изучение регионального аспекта формирования социально-экономической политики предприятия существенный вклад внесли А. Вебер, У. Изард, А. Леш, Ф. Пер-ру. Разработкой теоретических, методологических и практических аспектов функционирования и развития социально-экономических систем занимались российские ученые А.Н. Авдулов, Ю.П. Алексеев, В.Н. Архангельский, С.Д. Валентей, С.Ю. Глазьев, JI.M. Гохберг, В.И. Кушлин, Б.С. Жихаревич, Л.Я. Ко-сас, В.Г. Лебедев, В.Н. Лексин, Н.Н. Некрасов, В.Б. Силов, С.А. Суспицын, Р.И. Шнипер, Б.М. Штульберг, В.П. Чичканов.
Несмотря на большое количество научных исследований, связанных с разработкой методологических подходов, методов, средств, методик и технологий управления инновационной деятельностью предприятий, научную разработанность данной проблематики нельзя признать достаточной. Сочетание двух основных тенденций в методологии управления инновационным процессом Ч общесистемного качественного подхода и математических методов исследования операций Ч воспоняет издержки научного исследования обозначенной проблемы, что и обусловило выбор темы диссертационного исследования, его цель, задачи, круг рассматриваемых вопросов.
Целью диссертационного исследования является разработка теоретико-методологических и методических основ управления инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий. 1
Достижение поставленной цели обеспечено путем решения следующих задач исследования: анализа особенностей функционирования и развития хозяйственных систем в условиях современной российской экономики, выявления факторов формирования приоритетов инновационной политики на различных уровнях управления; выявления проблем инновационного развития производственного предприятия как основы реального сектора экономики, формирования стратегии и тактики управления в условиях динамичности внешней среды; системного анализа управления инновационным процессом в хозяйственной системе, формирования требований к информационному обеспечению управления, выбора адекватных методов и средств информационного обеспечения инновационной деятельности и принятия управленческих решений; разработки принципов, методологических и методических основ моделирования инновационного процесса на основе экспертных методов и экс-пертно-аналитических технологий; установления методологических и методических основ оптимального управления инновационным процессом на основе теоретико-игровых критериев оптимальности; разработки статических и динамических концептуальных моделей типовых задач инновационного менеджмента на различных иерархических уровнях управления, оценки их эффективности; разработки методик и технологии напонения концептуальных моделей инновационного менеджмента экспертными знаниями, их апробации при создании статических и динамических моделей управления инновационным процессом на предприятиях и в организациях; ' 1 разработки механизма управления инновационной деятельностью предприятия на базе экспертной информации с использованием теоретико-игровых критериев оптимальности; установления методологических подходов и разработки модели распределения ресурсов при управлении инновационными процессами; разработки методологических подходов и моделей оценки инновационной деятельности менеджеров в системе управления человеческими ресурсами.
Объектом исследования являются хозяйственные системы Ч инновационно активные субъекты хозяйственной деятельности.
Предметом исследования являются процесс, методы и технологии управления инновационной деятельностью хозяйственных систем на основе современных информационных технологий, а также экспертных методов информационного обеспечения и поддержки принятия управленческих решений.
Методологической и информационной основой исследования служат методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам инновационного менеджмента, вопросам информационного обеспечения процесса управления инновациями и принятия управленческих решений, в том числе с использованием экспертных методов.
В процессе исследования применяся методический аппарат экономико-математического моделирования, системного анализа, статистики, теории полезности, теории принятия управленческих решений, теории игр. Обработка информации и ее анализ осуществлялись с использованием стандартных и оригинальных программных продуктов для персонального компьютера, созданных на базе метода анализа иерархий и агоритмов векторно-полевого метода представления многомерной статистической информации.
Информационную базу исследования составили официальные данные Госкомстата, региональные статистические данные, статистические данные предприятий и организаций, сведения, полученные в ходе экспертного обследования.
Научная новизна исследования состоит в разработке теоретико-методологических основ эффективного управления инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий, позволяющих оптимально организовать инновационный процесс в целях обеспечения конкурентоспособности и нового качества экономического роста.
Наиболее существенные научные результаты, полученные автором в соответствии с областью исследования 4. Управление инновациями и инвестиционной деятельностью специальности 08.00.05, заключаются в следующем:
1. Разработана концепция эффективного управления инновационным процессом в хозяйственной системе, в основе которой лежит новый методологический подход к моделированию в условиях риска и неопределенности, предполагающий на первом этапе построение системы концептуальных иерархических многоуровневых моделей, адекватных целям и задачам инновационного процесса и учитывающих внутренние и внешние условия его протекания, а также перспективы развития ситуации, на втором Ч получение конкретных информационных моделей путем напонения их экспертными знаниями с помощью информационно-аналитических технологий и на третьем этапе Ч использование информационных моделей для принятия рациональных управленческих решений с учетом характера предпочтений лица, принимающего решение.
2. Разработана система иерархических моделей анализа экономической состоятельности хозяйственной системы, учитывающих социальные, экологические, природно-производственные, рыночные и финансовые факторы, а также интересы основных акторов (действующих сил), определяющие вектор развития хозяйственной системы. Показано, что учет социального самочувствия населения в территориальном образовании и регионе в целом может существенно изменить приоритеты формирования стратегии развития хозяйственных систем. Предложена иерархическая модель оценки экспертами социально-экономической напряженности в регионе.
3. Предложен подход к реализации прямого процесса планирования инновационного развития производственного предприятия, основанный на систематизации индикаторов политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития рынка. Разработана методика стратегического планирования развития предприятия, предусматривающая определение приоритетов наиболее важных политик акторов, оценку вероятностей осуществления контрастных сценариев будущего. Для оценки эффективности управленческого решения предложено использовать отношение приоритетов интегральных результатов к приоритетам интегральных затрат, связанных с их достижением, рассчитанных по иерархическим моделям для экспертной оценки выгод и лиздержек. На нижнем уровне обеих иерархий рассматриваются виды стратегий, на среднем Ч критерии оценок выгод и лиздержек Ч экономический, социальный, экологический и др. Оценка эффективности инновационного решения производится путем сравнения отношений приоритетов, а в качестве допонительного средства используется маргинальной анализ, основанный на сравнении отношений приращений приоритетов.
4. В рамках теории анализа иерархических структур разработана методология построения концептуальных и информационных моделей стратегии завоевания рынка производственным предприятием с учетом политики конкурентов, основанная на принципе выделения частных иерархий из общей модели с последующей агрегацией получаемых результатов. Предлагаемый подход позволяет значительно облегчить работу экспертов, задает последовательность и четкую логику этапов моделирования.
5. Предложена методика оценки профиля деловых и личностных качеств в ходе инновационной деятельности менеджеров различных типовых групп Ч низового, среднего и высшего звена, направленная на решение вопросов управления персоналом в современных условиях.
6. Определены направления применения метода анализа иерархий и экспертных технологий на его основе для оперативного информационного обеспечения управления инновационными процессами как на уровне регионов Ч субъектов Федерации, его отраслей и отдельных субъектов хозяйственной деятельности, так и на уровне макрорегионов, в том числе федеральных округов, что позволит обеспечить дальнейшее развитие научной и практической деятельности в области инновационного менеджмента. Выделен особый класс задач, решаемых с помощью информационного обеспечения на основе МАИ и многомерных методов анализа данных в случае, когда эксперты представляют разные регионы, муниципальные образования, предприятия, и их оценки значимости элементов иерархической модели в принципе не могут быть согласованы.
Наиболее существенные научные результаты, полученные автором в соответствии с областью исследования 2. Инструментальные средства специальности 08.00.13, заключаются в следующем:
1. Обосновано, что эффективным подходом к информационному обеспечению процесса подготовки управленческих решений при формировании инновационной стратегии и тактики развития хозяйственных систем являются экспертные оценки на основе метода анализа иерархий (МАИ) и компьютерной системы поддержки принятия решений (СППР) Expert Decide. Метод обеспечивает получение количественной информации для принятия решений в слабо структурированных задачах с преобладанием качественных факторов, а также в неструктурированных задачах, согласование стратегического и тактического уровней анализа.
2. Предложен подход к решению задач управления инновационным процессом, в соответствии с которым приоритеты стратегических направлений инновационной деятельности устанавливаются исходя из оценок их субъективных вероятностей, а тактические решения определяются с учетом индивидуальных особенностей лица, принимающего решение (ПР). Методика, разработанная в рамках МАИ, предполагает активную роль ПР в принятии тактических решений на основе теоретико-игровых критериев оптимальности, а также в оценке субъективных вероятностей реализации альтернативных стратегий с учетом принимаемых решений. Предложены агоритмы расчета матрицы эффективно-стей и неиспользованных возможностей. Показано, что надежность управленческих решений при принятии решения повышается при использовании не одного, а нескольких критериев оптимальности.
3. Разработана методика измерения уровня хозяйственного риска, основанная на теории полезности и концепции негативной и позитивной реализации инновационных решений, а также понятии коэффициент риска с количественной оценкой входящих в него параметров на базе метода анализа иерархий.
4. Разработан подход к динамическому моделированию управления инновационным процессом, основанный на экспертных оценках начального и конечного распределения приоритетов конкурирующих инновационных стратегий и динамики их изменения на протяжении первых трех стадий жизненного цикла. Модели дают возможность рассчитать текущее распределение приоритетов, проводить среднесрочное прогнозирование соотношения приоритетов инновационных стратегий.
5. Предложены подходы к решению типовых задач по распределению ресурсов на основе метода анализа иерархий, предусматривающие варианты поного вложения капитала в новые проекты, которые дожны быть завершены за период размещения ресурсов, частичного вложения капитала и распределения капитала в уже выпоняемые проекты, что решает проблему оптимального использования ресурсов.
Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанная в результате проведенного исследования методология управления инновационной деятельностью хозяйственных систем с использованием экспертных методов информационного обеспечения и компьютерных систем поддержки принятия решений доведена до конкретных методик и практических рекомендаций по совершенствованию управления инновационным развитием производственных предприятий. Разработанные методы и технологии позволяют существенно повысить оперативность и эффективность аналитической деятельности органов управления на различных уровнях, оптимизировать оперативные и стратегические решения за счет быстроты, наглядности и комплексности анализа, учета взаимосвязи противоположных тенденций и связей факторов, не подлежащих количественному измерению традиционными методами.
Основные выводы и рекомендации работы могут служить теоретической, методологической и методической базой для дальнейших исследований в области инновационного менеджмента, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при изучении дисциплин Стратегический менеджмент, Инновационный менеджмент, Теория принятия решений экономических специальностей вузов.
Апробация и внедрение результатов исследования. Практические рекомендации, изложенные в диссертационном исследовании, внедрены на предприятиях (ЗАО Радуга, г. Орел, ООО НИТЭК-ПАК, г. Химки Московской обл. и др.), в учебных заведениях высшего профессионального образования страны (ОРАГС, г. Орел, ВГУЭС, г. Владивосток, ГАСИС, МГУДТ, г. Москва и др.), органах управления (Управление сельского хозяйства и продовольствия Орловской области, Администрация Тульской области и др.), используются руководством Центрального федерального округа в мониторинге социально-экономической и политической ситуации в регионах.
Материалы диссертации составляют содержание и методическую основу учебных дисциплин и использованы в учебном процессе вузов при подготовке программ, методических указаний к изучению курсов, проведении лекционных и практических занятий по дисциплинам Экономико-математические методы в управлении, Статистика, Эконометрика, Математические методы анализа данных для студентов экономических и социологических специальностей Орловской региональной академии государственной службы и Орловского государственного технического университета, постановке авторских курсов Теория управленческого решения, Анализ и оценка риска, лData Mining Ч теория и практика в рамках повышения квалификации специалистов в области государственного и муниципального управления и инновационного менеджмента, чтении курса лекций и проведении компьютерного практикума по модулю Методы и средства обработки и анализа данных в рамках кандидатского минимума для аспирантов по специальностям 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством и 22.00.08 Социология управления, а также курса Информационные технологии в науке и образовании в рамках подготовки аспирантов по программе Преподаватель высшей школы.
При участии автора по тематике диссертационного исследования выпонен ряд научных тем в рамках Аналитического Центра Орловской региональной академии государственной службы, а также по грантам Министерства образования РФ, Российского фонда гуманитарных исследований, Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 03-06-96412).
Основные теоретические и методологические положения диссертации, полученные автором, докладывались и обсуждались на межд. симпозиумах Интелектуальные системы (Москва, 1998, 2000), межд. н.-практ. конф. Инновационные процессы в образовании, науке и экономике России на пороге XXI века (Оренбург, 1998), межд. научн. конф. Качество жизни населения Ч основа и цель экономической стабилизации и роста (Орел, 1999), межд. научн. конф. Пользовательский интерфейс в современных компьютерных системах (Орел, 1999), н.-метод. семинаре Актуальные вопросы подготовки специалистов государственной и муниципальной службы (Орел, 1999), межд. конф. Информационные технологии в образовании (Москва, 1999-2002 гг.), межд. н.-практ. семинаре Оптимизация системы муниципального управления (Орел, 1999), научн. семинаре Компьютерные технологии в обучении и научных исследованиях (Орел, 1999, 2000), межд. н.-практ. конф. Качество жизни: проблемы системного научного обоснования (Липецк, 2000), Всерос. н.-практ. конф. Актуальные проблемы обучения математики (Орел, 2002), межд. н.-практ. конф. Управление инновационно-инвестиционными процессами на основе вовлечения в хозяйственный оборот интелектуальной собственности и качеством подготовки специалистов в регионах России (Орел, 2002), на межвузовском круглом столе Моделирование и прогнозирование социально-политических и социально-экономических явлений и процессов: региональный аспект (Орел, 2002), межд. н.-практ. конф. Качество образования на современном этапе развития: концепции и практика (Орел, 2002), межд. н.практ. конф. Социально-экономическое развитие АПК: региональный аспект (Орел, 2002), межд. конф. Информационные и телекоммуникационные технологии в образовании Ч 2003 (Москва, 2003), межд. научн. интернет-конф. Системная модель российского общества XXI века и корректировка реформ (Общество, которое мы выбираем) (Орел, 2003), межд. конф. Функциональные пространства. Дифференциальные операторы. Проблемы математического образования (Москва, 2003), межд. конф. Индустрия сервиса в XXI веке (Москва, 2003), конф. Современная Россия: экономика и государство (Москва, 2003), межд. научн. конф. Современные проблемы математики, механики, информатики (Тула, 2003), всерос. очно-заочной н.-практ. конф. Информационные технологии в управлении и учебном процессе вуза (Владивосток, 2003), всерос. н.-практ. конф. Электронный бизнес: опыт и перспективы (Воронеж, 2003), межд. научн. конф. Нейросетевые технологии и их применение (Краматорск, 2004) и др.
Публикации. Основные печатные труды, опубликованные по теме диссертации, представляют 23 работы объемом около 120 п.л., из них лично автора 66 п.л., в том числе пять монографий, два учебных пособия, статьи в периодических изданиях и сборниках научных трудов, материалы и тезисы докладов на научных, научно-методических и научно-практических конференциях, симпозиумах и семинарах.
Структура и содержание работы. Цель исследования предопределила логику и структуру работы, состоящую из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 347 страницах машинописного текста. Список использованной литературы включает 259 литературных источников.
В первой главе Теоретические основы управления инновационным процессом в хозяйственной системе рассматриваются основные понятия управления инновационным процессом, осуществлен системный подход к проблеме управления инновационным развитием хозяйственной системы, обсуждаются особенности моделирования инновационного процесса.
Во второй главе Методологические основы информационного обеспечения управления инновационным процессом выпонен сравнительный анализ экспертных методов информационного обеспечения, рассмотрены особенности и характеристики экспертно-аналитических систем поддержки принятия управленческих решений, изложены основные положения векторно-полевого метода представления многомерной социально-экономической информации.
В третьей главе Модели управления инновационным процессом анализируются концептуальная и информационная модели оценки социально-экономической ситуации в регионе, предлагаются статические и динамические модели управления инновационным процессом в хозяйственной системе.
В четвертой главе Оптимизация инновационных процессов с учетом хозяйственных рисков рассматривается проблема измерения и управления хозяйственными рисками, приводятся методики применения теоретико-игровых критериев в управлении инновационным процессом и оценки эффективности управленческих решений в условиях риска и неопределенности.
В пятой главе Организационно-технологические аспекты управления инновационным процессом на основе современных информационных технологий рассматриваются вопросы организационно-технического обеспечения разработки инновационно-инвестиционных решений, включая организацию опросов экспертов, вопросы управления инновационными процессами на основе моделей распределения ресурсов, предлагаются модели оценки инновационной деятельности менеджеров в системе управления человеческими ресурсами.
Наиболее важные результаты проведенного исследования изложены в заключении по диссертации.
Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Шуметов, Вадим Георгиевич
Выводы приведены без изменения в виде, в котором они изложены в аналитическом отчете руководству ЦФО (за исключением дешифровки названия регионов). Примечательно, что приведенная оценка уровня социально-экономической и политической напряженности конкретных регионов во многом совпадает с выпоненной в работе [219] типологией по совокупности факторов социальной напряженности, что является косвенным подтверждением адекватности экспертной методологии.
В заключение главы приведем еще одну полезную методику анализа экспертной информации, основанную на факторном анализе как эффективном статистическом методе снижения размерности признакового пространства [233].
Выпоненная нами свертка оценок уровня напряженности по компонентам факторов социально-экономической и политической ситуации является искусственным приемом, обоснованность которого требует своего подтверждения (в данном случае адекватность принятой формы свертки подтверждена с помощью внешнего обоснования). Другой прием, не требующий допонительных предположений, заключается в использовании многомерных методов факторного анализа, где в качестве исходных факторов выступают непосредственно приоритеты (веса) альтернативных оценок уровня напряженности по компонентам факторов социально-экономической и политической ситуации. Так как эти альтернативные оценки связаны математически (сумма весов всегда равна единице, или 100 %), то достаточно взять только две из них, например, полярно противоположные благополучная и критическая. При наличии 16 статистических единиц (регионов) и 12 исходных признаков (шесть компонент социально-экономической и политической ситуации, каждая их которых оценивается по двум альтернативам) можно попытаться выпонить факторный анализ в трактовке французского математика-социолога Ж.-П. Пажеса [137].
В методе Ж.-П. Пажеса факторная матрица и матрица факторных весов рассматриваются как репрезентативное представление многообразия мнений и индивидов, если в матрице данных с необходимой точностью воспроизведены одновременно две генеральные совокупности Ч людей и проблем. В нашем исследовании первой генеральной совокупностью является вся совокупность регионов ЦФО. Вторая генеральная совокупность охватывает полярные (конфликтные) оценки всех компонентов социально-экономической и политической напряженности. Результаты факторного анализа по методу главных компонент представлены в табл. 3.3 и на рис. 3.9, 3.10.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Выпоненные в диссертации исследования, направленные на разработку теоретико-методологических и методических основ эффективного управления инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий, позволили сделать следующие выводы и рекомендации:
1. Высокие уровни риска инновационной деятельности хозяйственных систем, неразработанность методологических подходов и отсутствие конкретных методов, средств, методик и технологий информационного обеспечения управления инновационным процессом в условиях риска и неопределенности, неготовность менеджеров к управлению в динамичной среде, во многом препятствуют распространению инноваций, обусловливающих эффективное преобразование экономики. Решение этой проблемы возможно на основе адекватных методов информационного обеспечения, в том числе компьютерных систем поддержки принятия решений, направленных на оптимизацию стратегических и тактических инновационных решений на различных уровнях управления.
2. В условиях риска и неопределенности, динамичности внешних условий, сопровождающих стратегию и тактику инновационного менеджмента, применение традиционных математических методов моделирования для разработки моделей управления инновационным процессом оказывается мало эффективным. В работе предложены принципы инновационного менеджмента на основе экспертных знаний, учитывающие стадийность инновационного развития производственного предприятия как основы реального сектора экономики, разработаны методологические и методические основы моделирования инновационного процесса на базе экспертных методов и экспертно-аналитических технологий.
3. Эффективным подходом к информационному обеспечению подготовки управленческих решений при формировании инновационной стратегии и тактики инновационного развития хозяйственных систем являются использование моделей экспертных знаний на основе метода анализа иерархий (МАИ) и компьютерной системы поддержки принятия решений Expert Decide. Метод обеспечивает получение количественной информации для принятия решений в слабоструктурированных задачах с преобладанием качественных факторов, а также в неструктурированных задачах, согласование концептуального, стратегического и тактического уровней анализа. Возможность работы в СППР Expert Decide с группой экспертов при интерактивном контроле согласованности парных сравнений и усреднении субъективных суждений повышает устойчивость и объективность экспертных оценок.
4. Разработка моделей управления инновационным процессом на предприятии связана с экономической, экологической и политической ситуацией, факторами социального самочувствия населения в территориальном образовании и регионе в целом, что может предопределять приоритеты стратегии его развития. Предложена концептуальная иерархическая модель и соответствующая методика разработки информационной модели, направленная на общую оценку экспертами социально-экономической и политической напряженности в регионе. Выделен особый класс задач, возникающих в случае, когда эксперты представляют разные регионы, муниципальные образования, предприятия, и их оценки значимости элементов концептуальной иерархической модели в принципе не могут быть согласованы, разработана методология их решения на основе МАИ и многомерных методов анализа данных.
5. На примере производственного предприятия как основы реального сектора экономики разработана методология управления инновационным процессом в хозяйственной системе, основанная на оценке субъективных вероятностей реализации альтернативных стратегий с помощью МАИ и применении теоретико-игровых критериев оптимальности к экспертной информации, представляемой в виде матрицы эффективностей (приведенных приоритетов) и матрицы неиспользованных возможностей инновационных политик предприятия. При подготовке управленческого решения рекомендуется использовать не один, а несколько различных критериев оптимальности, что гарантирует надежность выбора инновационной политики в условиях динамичности внешней среды.
6. Предложена методика экспертной оценки эффективности инновационных решений путем расчета отношения конечных интегральных результатов (выгод) к интегральным затратам (лиздержкам), связанных с их достижением. Всесторонняя оценка эффективности конкурирующих решений достигается определением, наряду с экономической, также социальной, экологической и других видов выгоды и соответствующих издержек (отрицательных последствий) их реализации. В качестве допонительного средства выбора рекомендуется использовать маргинальной анализ с оценкой не абсолютных значений отношений приоритетов, а отношений их приращений.
7. Предложены модели инновационного менеджмента, методики и технологии, позволяющие решать на основе экспертных знаний следующие задачи: анализ экономической состоятельности сельскохозяйственных предприятий с учетом социальных, экологических, природно-производственных, рыночных и финансовых факторов, а также интересов основных акторов (действующих сил), определяющих вектор развития СХП; разработка стратегии завоевания рынка производственным предприятием с учетом политики конкурентов; планирование инновационного развития предприятия на основе определения приоритетов политик акторов, оценки вероятностей осуществления контрастных сценариев будущего, систематизации индикаторов политик акторов, заинтересованных в повышении вероятности реализации желаемых сценариев развития; управление инновационным процессом с учетом экспертных оценок динамики конкурирующих инновационных проектов, начального и конечного распределения их приоритетов; краткосрочное и среднесрочное прогнозирование соотношения приоритетов инновационных стратегий; распределение ресурсов, предусматривающее варианты поного вложения капитала в новые проекты, которые дожны быть завершены за период размещения ресурсов, частичного вложения капитала и распределения капитала в выпоняемые проекты; оценка профиля деловых и личностных качеств, необходимых в ходе инновационной деятельности менеджеров низового, среднего и высшего звена, позволяющая решать вопросы управления персоналом.
8. Для обеспечения централизованного управления инновационными социально-экономическими процессами рекомендуется создать в региональных, межрегиональных структурах и федеральных округах центры анализа и мониторинга социально-экономической ситуации. Использование в подобных ситуационных центрах авторских разработок будет способствовать решению проблем обеспечения перехода производственных предприятий России на инновационный путь развития за счет применения методов и инструментов выбора приоритетов инновационной политики и управления инновационной деятельностью на основе экспертных знаний.
В диссертации, в основном, рассматривались концептуальные и информационные модели на основе экспертных знаний для решения социально-экономических проблем развития хозяйственных систем на микроуровне Ч производственных предприятий, организаций. Однако сфера применения метода анализа иерархий, выбранного нами в качестве стержня построения моделей, не ограничивается только микроуровнем управления. В работе [159] показана эффективность иерархического моделирования при решении более масштабных задач, на уровне отраслей и экономики стран в целом. Актуальным является решение задач на этих уровнях и применительно к российской экономике, особенно на региональном уровне, в условиях происходящей регионализации во всех сферах общественной жизни современной России.
Исходя из сказанного, рассмотрим возможности развития направлений применения метода аналитических иерархий и экспертных технологий на его основе для информационно-аналитического и прогнозного сопровождения управления инновационным^ экономическими процессами как на уровне регионов Ч субъектов Федерации, его отраслей и отдельных субъектов хозяйственной деятельности, так и на уровне макрорегионов, в том числе федеральных округов, схематично намеченные в работе [229]. Среди этих направлений: анализ путей устойчивого развития экономики региона в целом и отдельных отраслей (инновационные процессы в регионе, межрегиональные связи); определение приоритетов альтернатив проектов; прогнозирование развития конкретных экономических проектов; решение задачи оптимального распределения ресурсов; расчет соотношения эффективность/затраты вариантов решений; планирование от достигнутого; планирование от конечного результата; решение задач управления (анализ маргинальных приоритетов).
Как показано в диссертации, развитые средства визуализации, дружественный интерфейс компьютерной системы Expert Decide, соответствие иерархических моделей логике мышления эксперта, Ч все это делает возможным широкое применение экспертных технологий опроса не только в обозначенных приложениях, но и для решения более широкого круга вопросов регионального управления.
Указанные выше вопросы практического характера важны, поскольку именно они решают успех распространения экспертных технологий опроса и признания их со стороны практиков. Но, на наш взгляд, значительно большее методологическое значение имеет тот факт, что логический и математический аппарат, заложенный в основу агоритмов метода анализа иерархий, дает возможность лобъективизировать субъективные суждения эксперта. Хотя эти преимущества выражены достаточно абстрактными категориями, они имеют важные практические следствия.
Во-первых, мы получаем, как результат субъективных суждений эксперта, объективные, или, говоря более осторожно, объективизированные количественные отношения между различными элементами разных иерархических уровней, интерпретируемые как показатели структуры.
Во-вторых, в случае опроса ряда экспертов одновременно или одного (немногих) эксперта в режиме мониторинга (аналог панельного опроса) мы получаем пространственные или временные количественные данные, измеренные также по высоко организованным шкалам, которые затем подлежат анализу с помощью богатейшего набора многомерных статистических методов.
В-третьих, как было показано ранее, существует возможность получения также и показателей интенсивности (пример Ч оценка уровня социально-экономической напряженности в виде свертки альтернативных оценок факторов напряженности в один индикатор по достаточно простому агоритму).
В-четвертых, удивительная гибкость логических структур многоуровневых иерархических моделей позволяет ставить разнообразные задачи прогностического плана.
На последнем преимуществе следует остановиться подробнее. Несмотря на то, что с момента выхода в русском переводе основополагающей книги Т. Саати Принятие решений. Метод анализа иерархий прошло почти десятилетие (книга вышла в 1993 г. в издательстве Радио и связь тиражом 3000 экз.) Ч казалось бы, достаточно большой срок, практические приложения метода до сих пор, как правило, ограничивается весьма простыми иерархиями с двумя, максимум тремя разнокачественными уровнями.
В то же время именно многоуровневые иерархии представляют наибольший интерес. Поднимаясь от лодномерных двухуровневых иерархий типа фокус Ч критерии (пример Ч иерархическая модель оценки приоритетов желаемых качеств менеджеров) к более сложным двумерным трехуровневым иерархиям типа фокус Ч критерии Ч альтернативы (пример Ч иерархическая модель оценки социально-экономической ситуации в регионе), следует ожидать дальнейшего расширения их структурной сложности при переходе к трех- и более мерным задачам. В диссертации мы ограничились построением трехмерной иерархической модели типа фокус Ч критерии Ч акторы Ч альтернативы при постановке задачи прогноза будущего развития производственного предприятия. Выпоненная апробация этой трехмерной (четырехуровневой) иерархии (напонение ее экспертными знаниями) показала ее работоспособность, равно как и работоспособность системы Expert Decide, поддерживающей все необходимые вычислительные процедуры.
Трехмерные иерархические модели применительно к решению социально-экономических задач Ч не предел. Так, для решения проблемы прогнозирования развития сельскохозяйственного предприятия можно предложить четырехмерную (пятиуровневую) иерархическую модель типа фокус Ч критерии Ч акторы Ч цели акторов Ч альтернативы, в которой к уже известным нам иерархическим уровням добавляется еще один, моделирующий цели основных заинтересованных структур.
Другим продуктивным направлением развития иерархических прогностических моделей в информационно-аналитическом обеспечении инновационной политики является формирование иерархий с т.н. маргинальными приоритетами. В диссертации мы рассматривали установление приоритетов в предположении, что критерии мыслятся в некотором усредненном виде. Однако, метод анализа иерархий оказывается эффективным также для решения задач при маргинальных изменениях в рассматриваемых свойствах, когда рассматриваются не начальные состояния, а их изменения на достаточно малую величину. Анализ подобного рода дает возможность выявить тип маргинальных усовершенствований, оцениваемый наиболее высоко, что дает возможность управления процессом. Значимость решения задач подобного типа в практике регионального управления очевидна.
В допонение к сказанному, укажем еще такие направления приложений экспертных методов при решении задач управления, как планирование от достигнутого и планирование от конечного результата. Поясним эти направления.
Под планированием в теории принятия решений понимается динамическая и целенаправленная деятельность, связанная с направлением усилий на приведение систем из возможных состояний в желательное. Возможный исход является результатом реализации сценария, определяемого как существующим состоянием, так и действующими силами, которые преследуют свои цели, осуществляют свою политику и добиваются определенных исходов. Оценка вероятного будущего, при учете сказанного выше, есть планирование от достигнутого. Иначе, это Ч описание того, что может случиться (прогноз). При планировании от конечного результата желательный исход достигается посредством избрания линии поведения, влияющей на действующие силы с целью достижения этого исхода. При решении задач планирования могут использоваться как прямой, так и обратный, или даже объединенные процессы. Сценарий дожен отвечать требованиям системного подхода, т.е. способствовать достаточно глубокому выявлению влияния факторов окружающей среды, экономических, технологических, социальных и политических факторов.
Приобретенный авторами опыт, в ходе применения метода анализа иерархий и системы Expert Decide для решения различных задач, позволяет указать следующие направления совершенствования компьютерных систем, поддерживающей метод:
1. Повышение эргономичности интерфейса. Это, прежде всего, замена матричной формы таблиц парного сравнения элементов на более привычную анкетную форму типа приведенной в работе [219]. Представляется также перспективным применение принципов интервального анализа [47], что может существенно упростить работу эксперта за счет допущения интервального оценивания экспертом относительной значимости двух любых элементов иерархии. Некоторые результаты в этом направлении получены в работе [221].
2. Повышение производительности может быть достигнуто за счет расширения функций экспорта результатов обработки данных опроса в другие приложения и программы, с целью облегчения подготовки текстов протоколов и научных отчетов. На повышение производительности направлено также и применение принципов нечеткой логики или интервального анализа.
3. Совершенствование функций. Актуальным является доработка функций сравнения векторов приоритетов конкретного эксперта с усредненным вектором. Помимо графического представления, здесь полезным может оказаться расчет интегрального показателя различия векторов (например, среднего квадратиче-ского отклонения). Полезной допонительной функцией является также расчет и визуализация средних профилей приоритетов для промежуточных уровней многомерных иерархических моделей.
Современное состояние развития регионов объективно требует перехода к активному воздействию на региональную экономику инновационного типа, что предполагает организацию информационно-аналитического и прогнозного сопровождения управления экономическими процессами. Проработка указанных направлений позволит сформулировать рекомендации по использованию экспертных методов, компьютерных систем принятия решений, методик опроса экспертов на их основе для информационно-аналитического и прогнозного сопровождения управления инновационными экономическими процессами на различных уровнях Ч предприятий и организаций, регионов, отраслей, федеральных округов.
Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Шуметов, Вадим Георгиевич, Москва
1. Абрамов С.И. Инвестирование. Ч М.: Центр экономики и маркетинга, 1978. Ч 440 с.
2. Агарков С.А. Формирование региональной системы оптимизации инвестиционных решений: Автореф. дис.к-та экон. наук. Ч М.: РАГС, 1999.
3. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. Ч М.: Металургия, 1969.
4. Адлер Ю.П., Шмерлинг Д.Л. Парные сравнения в прошлом, настоящем и будущем / Дэвид Г. Метод парных сравнений. Ч М.: Статистика, 1978. Ч С. 122138.
5. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах / Под ред. И.А. Ушакова. Ч М.: Советское радио, 1974.
6. Абегова И.М., Емцов Р.Г., Холопов А.В. Государственная экономическая политика: опыт перехода к рынку / Под общ. ред. А.В. Сидоровича. Ч М.: Дело и сервис, 1998. Ч 320 с.
7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. Ч М.: Финансы и статистика, 2001. Ч 363 с.
8. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / Под ред. А.А. Емельянова. Ч М.: Финансы и статистика, 2002. Ч 368 с.
9. Арнольд В.И. Жесткие и мягкие математические модели. Ч М.: МЦНМО, 2000. Ч 32 с.
10. Ю.Аткинсон Р. Человеческая помять и процесс обучения. Ч М.: Прогресс, 1980.
11. П.Бабанов В.Н. Управление экономической безопасностью региона в условиях формирования рыночных отношений: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Ч Орел: ОРАГС, 1999. Ч 23 с.
12. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. Ч М.: Финансы и статистика, 1996. Ч 192
13. Барабанов О.М. Регион как объект управления // Социологические исследования. Ч 2002. Ч №7.
14. Баранов Ю.Б., Берлянт A.M., Капралов Е.Г. и др. Геоинформатика. Токовый словарь основных терминов. ЧМ.: ГИС-Ассоциация, 1999.
15. Барзилов С., Чернышев А. Регион как политическое пространство // Свободная мысль. Ч 1997. Ч №2. Ч С.3-13.
16. Бекин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. Ч М: Наука, 1990.
17. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. Ч М.: Статистика, 1974.
18. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. Ч М.: Статистика, 1980.
19. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. Ч М.: Мысль, 1973.
20. Бляхман Л.С. Основы функционального и антикризисного менеджмента: Учеб. пособие. Ч СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 1999. Ч 380 с.
21. Богуславский М.М. Правовое положение иностранных инвестиций. Ч М.: Внешнеэкон. Центр СОВИНТЕРЮР, 1993. Ч 197 с.
22. Брук Б.Н., Бурков В.Н. Методы экспертных оценок в задачах упорядочения объектов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. Ч 1972. Ч №3. Ч С.29-39.
23. Бублик Н.Д., Попенов С.В., Секерин А.Б. Управление финансовыми и банковскими рисками: Учебное пособие. Ч Уфа: Альтернатива РИЦ, 1998. Ч 254 с.
24. Бублик Н.Д., Силантьев В.Б. Риск-ресурс: Проблемы венчурно-стохастической деятельности. ЧУфа: БТИПБ, 1999. Ч 376 с.
25. Букаев Г.И., Бублик Н.Д., Горбатков С.А., Саттаров Р.Ф. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий. Ч М.: Наука, 2001. Ч 344 с.
26. Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. Ч М.: ТВП, 1997. Ч 236 с.
27. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Ч СПб.: ООО ДиаСофтЮП, 2002. Ч 608 с.
28. Вагнер Г. Основы исследования операций. Ч М.: Мир; т.1, 1972. Ч 336 е.; т.2, 1973. Ч 488 е.; т.3,1973. Ч 504 с.
29. Василенко JI.A. Интернет в информатизации государственного управлениясоциолого-методологический анализ): Автореф. дис.д-ра социол. наук. Ч1. М.: РАГС, 2000.Ч54с.
30. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. Ч М.: Изд-во МГУ, 1982.
31. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. Ч М.: Статистика, 1979. Ч 447 с.
32. Вентцель Е.С. Исследование операций. Ч М.: Сов. радио, 1972. Ч 552 с.
33. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб. пособие. Ч 2-е изд., перераб. и доп. Ч М: Дело, 2002. Ч 888 с.
34. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. Ч М.: Советское радио, 1968.
35. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Гардарики, 1999. - 296 с.
36. Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент: Учебник. 3-е изд. - М.: Гардарики, 2002. - 528 с.
37. Гамидов Г.С., Колосов В.Г., Османов Н.О. Основы инноватики и инновационной деятельности. Ч СПб.: Политехника, 2000. Ч 323 с.
38. Гвардейцев М.И., Морозов В.П., Розенберг В.Я. Специальное математическое обеспечение / Под ред. М.И. Гвардейцева. М.: Советское радио, 1978. - 512 с.
39. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. Ч М.: Прогресс, 1976. Ч 495 с.
40. Глотов В.А., Павельев В.В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов (обзор) // Автоматика и телемеханика. Ч 1976. Ч №12. Ч С.95-107.
41. Глухов В.В. Менеджмент. Учебник. 2-е изд. Ч СПб.: Лань, 2002. Ч 528 с.
42. Горяченко В.И., Кибалов Е.Б. Принципы построения организационной структуры управления Сибирским федеральным округом: опыт экспертного оценивания // Регион: экономика и социология. Ч 2001. Ч №4. Ч С. 100-120.
43. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. Ч М.: Финансы и статистика, 2001. Ч 368 с.
44. Давыдов А.А. Интервальный анализ социальных систем // Социологические исследования. Ч 1997. Ч №11. Ч С.106-109.
45. Давыдов Э.Г. Игры, графы, ресурсы. Ч М.: Радио и связь, 1981. Ч 112 с.
46. Давыдов Э.Г. Исследование операций: Уч. пособие для студентов вузов. Ч М.: Высш. шк., 1990. Ч 383 с.
47. Данскин Дж.М. Теория максимина. Ч М.: Сов. радио, 1970. Ч 200 с.
48. Демьянов В.Ф., Малоземов В.Н. Введение в минимакс. Ч М.: Наука, 1972. Ч 368 с.
49. Джексон П. Введение в экспертные системы: Уч. пособие. Ч М.: Изд. дом Вильяме, 2001. Ч 622 с.
50. Добров Г.М. Типология прогнозов и анализ метода Дельфи / Анализ тенденций и прогнозирование НТП. Ч Киев: Наукова думка, 1967.
51. Добров Г.М., Ершов Ю.В., Левин Е.И., Смирнов Л.Г. Экспертные оценки в научно-техническом прогнозировании. Ч Киев: Наукова думка, 1974.
52. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Учебн. пособие / Под ред. Б.А. Лагоши. Ч М.: Финансы и статистика, 1999. Ч 176 с.
53. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. Ч М.: Финансы и статистика, 1998. Ч 352 с.
54. Дэвид Г. Метод парных сравнений / Под ред Ю.П. Адлера. Ч М.: Статистика, * 1978. Ч144 с.
55. Дюбин Г.Н., Суздаль В.Г. Введение в прикладную теорию игр. Ч М.: Наука, 1981. Ч336 с.
56. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. Ч М: Радио и связь, 1990.
57. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. Ч М.: 1984.
58. Егоров А.Ю. Комплексный анализ в системе маркетинговой деятельности. Ч М.: СП Вся Москва, 1994. Ч 256 с.
59. Жирков О.А., Исаев И.В., Логиневский В.Е. Вопросы разработки геоаналитической системы оценки политической ситуации // Социология власти. Инф.-аналит. Бюлетень: Государство и общество. №4-5. Ч М.: Изд-во РАГС, 1998. Ч С.104-111.
60. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. Ч М.: Наука, 1979. Ч304 с.
61. Иванов В.Н., Доронин А.О. Информационное обеспечение социального управления / Основы социального управления. Ч М., 2001.
62. Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем в управлении: Учеб. пособие для вузов. Ч М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. Ч 157 с.
63. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. Ч М.: Финансы и статистика, 2002. Ч 368 с.
64. Инновации: теория, механизм, государственное регулирование. Учебное пособие / Под ред. Ю.В. Яковца. Ч М.: Изд-во РАГС, 2000. Ч 237 с.
65. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов / С.Д. Ильенкова, Л.М. Гох-берг, С.Ю. Ягудин и др.; Под ред. С.Д. Ильенковой. Ч М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. Ч 327 с.
66. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений // Мир ПК. Ч 1993. Ч №5. Ч С.47-57.
67. Карр Ч., Хоув Ч. Количественные методы принятия решений в управлении и экономике. Ч М.: Мир, 1966. Ч 464 с.
68. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском на предприятиях. Части 1 и 2. Ч М.: Изд. Центрального экономико-математического института РАН, 1999.
69. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском. Ч М.: Наука, 2002. Ч 192 с.
70. Кастлер Г. Возникновение биологической организации. Ч М.: Мир, 1967.
71. Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. Ч М.: Прогресс, 1978. Ч307 с.
72. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. Ч М.: Радио и связь, 1981.
73. Клейнер Г.Б. Риски промышленных предприятий // Российский экономический журнал. Ч 1994. -№5-6. Ч С.85-92.
74. Клейнер Г.Б., Тамбовцев B.JL, Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. Ч М.: Экономика, 1997. Ч 288 с.
75. Клепцов М.Я. Информационные системы органов государственного управления. Ч М.: РАГС, 1996. Ч 208 с.
76. Клигер С.А., Косолапова М.С., Тостова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. Ч М.: Наука, 1978. Ч 112 с.
77. Колин К.К. Благосостояние нации и перспективные технологии // Вестник Российского общества информатики и вычислительной техники. М., 1995. Ч №6.
78. Колин К.К. Информационные проблемы социально-экономического развития общества // Проблемы социальной информатики. Ч М.: Союз, 1995, вып. 1.
79. Колин К.К. Социальная информатика: Учебное пособие для вузов. Ч М.: Академический Проект; Фонд Мир, 2003. Ч 432 с.
80. Комарова Н.В., Гаврилова JI.B. Фирма: стратегия и тактика управления рисками // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 5. Экономика. Ч 1993. Ч Вып.2 (12). ЧС.92-95.
81. Конотопов М.В., Сметанин С.И. Из тупика: Экономический опыт мира и путь России. Ч 2-е изд., перераб. Ч М.: Палеотип, 2002. Ч 412 с.
82. Кочин Н.Е. Векторное исчисление и начала тензорного анализа. Изд. седьмое. Ч М.: Изд-во АН СССР, 1951.
83. Кордуэл М. Психология. А Я: Словарь-справочник. Ч М.: ФАИР-ПРЕСС, 1999. Ч 488 с.
84. Корнеев И.К., Машурцев В.А. Информационные технологии в управлении. Ч М.: ИНФРА-М, 2001. Ч 158 с.
85. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. Ч М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. Ч 543 с.
86. Кугаенко А.А. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. Ч М.: Вузовская книга, 1998. Ч 392 с.
87. Кузнецов А.И. Expert Decide для Windows 95, Windows 98 и Windows NT. Версия 2.0. Руководство пользователя / Под редакцией В.Г. Шуметова. Ч Орел: ОРАГС, 2000. Ч 24 с.
88. Кузнецов А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Me. Версия 2.2. Руководство пользователя. Ч Орел: ОРАГС, 2001. Ч 44 с.
89. Курс экономической теории: учебник / Под общей ред. М.И. Чепурина и Е.А. Кисилевой. 5-е доп. и перераб. изд. - Киров: АСА, 2003. - 832 с.
90. Кушлин В.И. Инновационный потенциал и иинновационный тип развития // Инновации: теория, механизм, государственное регулирование: Учебное пособие / Под общ ред. Ю.В. Яковца. М.: РАГС, 2000. - С.65-84.
91. Лазарев Г.И. Управление инновациями в системе высшего профессионального образования: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Ч М.: ГАСИС, 2003. Ч 46 с.
92. Лазарев Г.И., Мальцева Г.И. Управление вузом. Экономические методы и технологии. Ч Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2002. Ч 292 с.
93. Лазарева Л.М. Методы формирования приоритетов инвестиционной политики на уровне регионов, отраслей и территориальных образований: Дис. . к-та экон. наук. Ч М.: ГАСИС, 2003. Ч 231 с.
94. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. Ч М.: Наука, 1987. Ч 143 с.
95. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Вошебных Странах: Учебник. Ч М.: Логос, 2000. Ч 296 с.
96. Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. Ч М.: Политиздат, 1990. Ч 416 с.
97. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. Ч М.: Дело, 2002. Ч 392 с.
98. Литюга И.А., Шуметов В.Г. Интелектуальные системы и технологии в ре-гионалистике: геоинформационные системы на базе векторно-полевого представления многомерной информации // Труды Третьего межд. симп. Интелектуальные системы. Ч М.: МГТУ, 1998.
99. Лопатников Л.И. Краткий экономико-математический словарь. Ч М.: Наука, 1979. Ч358 с.
100. Любутов А.С. Метод проективной структурации объекта социальной природы: Дис. к-та техн. наук. Ч М.: РАГС, 2000.
101. Макконнел K.P., Брю С.JT. Экономикс: принципы, проблемы и политика. Ч М.: ИНФРА-М, 2003. Ч 972 с.
102. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. Ч М.: Наука, 1983. Ч 182 с.
103. Масленников Е.В. Экспертное знание: Интеграционный подход и его приложение в социологическом исследовании. Ч М.: Наука, 2001. Ч 228 с.
104. Маршал А. Принципы экономической науки. Т.1. Ч М.: Прогресс, 1993.
105. Матюхин Б.Н., Иванов Д.Н., Королев И.В. Принятие решений с использованием метода анализа иерархий в сети Интернет. Ч Дистанционное образование. Ч 2000. Ч №3. Ч С. 19-20.
106. Менеджмент: инновационные технологии: Учебное пособие / В.Л. Полука-ров, Е.М. Ефимова, Е.В. Добренькова, Е.Л. Головлева. Ч М.: ГИТР, 2001. Ч 196 с.
107. Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник / Отв. Ред. М.П. Федоренко. Ч М.: Экономика, 1975. Ч 700 с.
108. Махрин В.В. Совершенствование управления промышленным предприятием с учетом современных информационных технологий: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Ч Орел: ОреГТУ, 2002. Ч 21 с.
109. Милер Дж.А. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию // Инженерная психология. Ч М.: Прогресс, 1964.
110. Милых Ф.Г. Формирование стратегии промышленного предприятия с использованием экспертно-аналитических технологий: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Ч Орел: ОреГТУ, 2003. Ч 19 с.
111. Миль Дж.С. Основы политической экономии и накоторые аспекты их приложения к социальной философии. Т.1. Ч М.: Прогресс, 1981.
112. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. Ч М.: Наука, 1978. Ч352 с.
113. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики. Ч М.: Мир, 1985.
114. Мысин Н.В. Теория и история социального управления: Опыт России и зарубежных стран. Ч СПб.: Изд-во СЗАГС; изд-во ОбразованиеЧКультура, 2000.
115. Мэнкью Н.Г. Макроэкономика. Ч М.: МГУ, 1994. Ч 736 с.
116. Налимов В.В. Теория эксперимента. Ч М.: Наука, 1971. Ч 207 с.
117. Налимов В.В., Голикова Т.Н. Логические основания планирования эксперимента. Ч М.: Металургия, 1976. Ч 128 с.
118. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. Ч М.: Мир, 1975. Ч 392 с.
119. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. Ч М.: Наука, 1970. Ч 707 с.
120. Новиков С.В., Кузнецов А.И. Expert Decide Ч программная система поддержки принятия решений // Сборник тезисов докладов. Научн.-техн. студенческая конф. технич. вузов Центральной России. Ч Орел: ОреГТУ, 1999. Ч С.180-181.
121. Ожиганов Э.Н. Прогноз развития политической ситуации в Российской Федерации в первом квартале 1999 г. Ч Социология власти. Инф.-аналит. Бюлетень: Политические настроения россиян. №6. Ч М.: Изд-во РАГС, 1998. Ч С.38-40.
122. Одендерфер М.С., Блэшфид Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дис-криминантный и кластерный анализ. Ч М.: Финансы и статистика, 1989. Ч С. 139-215.
123. Оуэн Г. Теория игр. Ч М.: Наука, 1971. Ч 230 с.
124. Пажес Ж.-П. Конфликты и общественное мнение. Новая попытка объединить социологов и математиков // Социологические исследования. Ч 1991. Ч №7. Ч С.107-115; №10. Ч С.141-152.
125. Патрушев В.И., Щекин Г.В. Сущность, содержание, структурные элементы системы // Основы социального управления. Ч М:, 2001.
126. Паштова Л.Г. Формирование многоуровневой инвестиционной политики как фактор обеспечения экономической безопасности: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Ч М.: РЭА, 2002. 46 с.
127. Петраков Н.Я. Русская рулетка. Экономический эксперимент ценою 150 милионов жизней. Ч М: Экономика, 1998.
128. Плотинский Ю.М. Иконологическое моделирование Ч новый инструмент социологов // Социологические исследования. Ч 2000. Ч №5. Ч С.116-122.
129. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учеб. пособ. для вузов.
130. Изд. 2-е, перераб. и доп. Ч М.: Логос, 2001.
131. Полякова О.Н. Оценка деятельности работников в системе управления человеческими ресурсами организации. Ч Воронеж, 1998.
132. Попов А.В. Информационное обеспечение регионального управления в современной России (социологический аспект): Дис. . к-та социол. наук. Ч М.: РАГС, 2001.
133. Порфирьев Б.Н. Концепция риска, который никогда не равен нулю // Энергия, 1989.Ч№8. ЧС.31-33.
134. Потапов М.А., Кабанов П.Н. Компьютерные системы для поиска оптимальных решений // Мир ПК. Ч 1994. Ч №3. Ч С.144-149.
135. Пранович А.А. Стратегия управления инновационно-инвестиционной деятельностью в переходной экономике: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Ч М.: РЭА, 2002. Ч 52 с.
136. Пранович А.А. Стратегия управления инновационно-инвестиционной деятельностью в современных условиях: Ч М.: РЭА, 2001. Ч 432 с.
137. Пржияковский В.В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации // СУБД. Ч 1996. Ч №4. Ч С.71-83.
138. Пупков К.А. О некоторых этапах развития теории и техники интелектуальных систем // Интелектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп.1. М.: РУСАКИ, 2000.
139. Райхман Э.П., Азгальдов Г.Г. Экспертные методы в оценке качества товаров. Ч М.: Экономика, 1974.
140. Регионы России: Стат. сб. в 2-х т. Т.2 / Госкомстат России. Ч М., 2000.
141. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Грачевой. Ч М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. Ч 351 с.
142. Розанова В.А. Психология управления. Учебное пособие. Ч М.: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1999. Ч 352 с.
143. Российские регионы после выборов-96. Ч М.: Юрид. лит., 1997. Ч 784 с.
144. Рузавин Г.И. Методы научных исследований. Ч М.: Мысль, 1974. Ч 237 с.
145. Саати Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. Ч М.: Мир, 1973. Ч 302 с.
146. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Ч М.: Радио и связь, 1993. Ч320 с.
147. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. Ч М.: Радио и связь, 1991.
148. Саблин Д.В. Совершенствование механизма формирования и оценки инвестиционных программ регионального развития: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Ч М: ГАСИС, 2002. Ч 24 с.
149. Савина О.А. Управление промышленными предприятиями с использованием адаптивных систем имитационного моделирования: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Ч Орел: ОреГТУ, 2001. Ч 45 с.
150. Самуэльсон П. Экономика. Т.1. Ч М.: МГП Агон, ВНИИСИ, 1992.
151. Севастьянов П.В., Дымова Л.Г., Кантур М., Зенькина А.В. Методика многокритериальной иерархической оценки качества в условиях неопределенности // Информационные технологии. Ч 2001. Ч №9. Ч С.10-13.
152. Секерин А.Б. Моделирование управления риском как ресурсом и его применения для оптимизации системы налогового контроля // Вестник МГУ, сер. Экономика, 2003. № 6.
153. Секерин А.Б., Мамошина Т.М. Анализ и оценка риска. Курс лекций. Ч М.: Открытый ин-т Моск. гос. ун-та дизайна и технологии, 2003. Ч 160 с.
154. Секерин А.Б., Шуметов В.Г., Гудов В.А. Управление хозяйственным риском производственного предприятия на основе интегрированного подхода: Препринт. Ч Орел: ОГУ, 2003. Ч 52 с.
155. Сидоренко В.И. Анализ и проблемы финансового обеспечения реализации инвестиционных проектов. Ч Иркутск, 1997.
156. Сидоренко В.И. Управление инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Ч М.: РЭА, 2000. 48 с.
157. Соболев А.И. Предпринимательство / Под ред. А.Ф. Шишкина. Ч Воронеж, ВГАУ, 1998.
158. Социально-экономическое развитие АПК: региональный аспект / Материалы межд. научно-практической конф., 4.1, 2. Ч Орел: ОреГАУ, 2002.
159. Социология: Словарь-справочник. Т.1. Социальная структура и социальные процессы. Ч М.: Наука, 1990.
160. Спицнадель В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. Учебн. пособие. Ч СПб.: Изд. дом Бизнес-пресса, 2002. Ч 394 с.
161. Степнов И.М. Теория и методология использования инновационного потенциала в промышленности региона: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Ч СПб.: ГИЭУ, 2001.-35 с.
162. Стратегическое планирование: учебное пособие / Под ред. проф. А.Н. Петрова. Ч СПб.: Знание, ГУ ЭФ, 2003. Ч 200 с.
163. Стратегия предприятия и стратегический менеджмент: Учеб. пособие / Ю.В. Соболев, B.JL Дикань, А.Г. Дейнека, JI.A. Позднякова. Ч Харьков: ООО Олант, 2002. Ч416 с.
164. Стронгин Р.Г., Стронгина Н.Р., Швецов В.И. Информационная технология поддержки принятия решений при управлении регионом на основе моделирования социально-демографических процессов // Информационные технологии.1996.Ч№4. ЧС.16-19.
165. Тагирбеков К.Р. Совершенствование методологии управления в системе экономических коммерческих структур: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. Ч М: РЭА, 1996. Ч48 с.
166. Такмаков А.В. Управление промышленными предприятиями на основе диагностики их экономического состояния: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Ч Орел: ОреГТУ, 2002. Ч 24 с.
167. Тарапанов А.С. О применении иерархического анализа в учебном процессе // Фундаментализация инженерного образования в условиях реформирования высшей школы. Тез. докл. межд. научно-метод. конф. Ч Орел: ОреГТУ, 1997.1. С.80.
168. Теория и практика принятия решений в экономике и управлении экспертными методами / В.А. Иванов, В.Г. Шуметов, Ф.Г. Милых и др. Ч М.: МГУДТ, 2003. Ч 186 с.
169. Тернер Д. Вероятность, статистика и исследование операций. Ч М.: Статистика, 1976.
170. Уварова В.И., Шуметов В.Г. Использование метода анализа иерархий // Социологические исследования. Ч 2001. Ч №3. Ч С. 104-109.
171. Уварова В.И., Шуметов В.Г., Афонина Т.Н., Иваненко Т.А. Социально-психологическая и профессиональная адаптация студентов вузов Центрального региона России (по материалам социологического исследования) / Под ред. В.И. Уваровой. Ч Орел: ОреГАУ, 2001.
172. Удальцова М.В. Социология управления: Учебное пособие. Ч М.: ИНФРА-М, Новосибирск: НГАЭиУ, 1998. Ч 144 с.
173. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. Ч М.: Мысль, 1978.
174. Указ президента РФ Об основных положениях региональной политики в РФ. Ч М.: Кремль, 3 июня 1996, № 803.
175. Ушаков И.А. Предисловие редактора перевода к кн.: Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах / Под ред. И.А. Ушакова. Ч М.: Советское радио, 1974.
176. Фатхутдинов Р.А. Система менеджмента: Учебно-практические пособие, 2-е изд. Ч М.: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1997. Ч 352 с.
177. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения: Учебник для вузов, 2-е изд. Ч М.: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1998. Ч 272 с.
178. Философский энциклопедический словарь / Гл. редакция: Л.Ф. Ильичев, П.Н. Федосеев, С.М. Ковалев, В.Г. Панов. Ч М.: Советская энциклопедия, 1983.
179. Фишберн П. Теория полезности для принятия решения. Ч М.: Наука, 1978. Ч 352 с.
180. Фоломьев А.Н. Инновационный менеджмент // Инновации: теория, механизм, государственное регулирование: Учебное пособие / Под общ ред. Ю.В. Яковца. Ч М.: РАГС, 2000.
181. Хаматова JI.A. Экономика предприятия. Экономические ресурсы предприятия: Учебное пособие. Ч М.: Дашков и К;, 2003. Ч 156 с.
182. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. Ч М.: Мир, 1978. Ч957 с.
183. Хозяйственный риск и методы его измерения / Бачкаи Т., Месена Д., Д. Ми-ко, Е. Сеп, Э. Хусти. Ч М.: Экономика, 1979. Ч 218 с.
184. Хорн Ван Дж.К. Основы управления финансами. Ч М.: Финансы и статистика, 1996.
185. Хуторецкий А.Б. Экспертное оценивание объектов по неквантифицирован-ному критерию с помощью модели Бержа Ч Брука Ч Буркова. Ч Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 1994. (Препринт №130).
186. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии: Учеб. пос. Ч М.: МГУГиК, 2000.
187. Черчмен У., Акофф Р., Арноф JI. Введение в исследование операций. Ч М., 1977.
188. Шайтура С.В. Геоинформационные системы и методы их создания. Ч Калуга: Изд. Н. Бочкаревой, 1998.
189. Шайтура С.В. Обзор технологий создания геоинформационной продукции // Информационные технологии. Ч 2001. Ч №9. Ч С.27-32.
190. Шарп У., Александр Г., Бэйли Дж. Инвестиции. Ч М.: ИНФРА-М, 1997. Ч 1024 с.
191. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. Ч М.: Мир, 1978. Ч418 с.
192. Шмерлинг Д.Л., Дубровский С.А., Аржанова Т.Д., Френкель А.А. Экспертные оценки. Методы и применения (обзор) / Статистические методы анализа экспертных оценок. Ч М.: Наука, 1977. Ч С.290-382.
193. Шостак В.Ф., Шостак И.В., Тверетина О.В. Интелектуальные системы поддержки принятия решений на базе динамических экспертных систем // Интелектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. Ч М.: РУСАКИ, 2000. Ч С.32-34.
194. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения. Ч М.: Прогресс, 1994.
195. Штофф В.А. Моделирование и философия. Ч M.-JL: Наука, 1966. Ч 156 с.
196. Шуметов В.Г. Планирование имитационного эксперимента. 4.1. Линейные модели: Методические указания. Ч Орел: ОреГТУ, 1996.
197. Шуметов В.Г. Применение метода анализа иерархий для аттестации преподавателей в высшей школе // Васютин Ю.С. Профессиональное образование без отрыва от производства. Технологии самостоятельной работы. Ч Орел: ОРАГС, 1998. Ч С.123-127.
198. Шуметов В.Г. Пользовательский интерфейс в программных системах поддержки принятия решений // Пользовательский интерфейс в современных компьютерных системах. Матер, межд. научн. конф. Ч Орел: ОреГТУ, 1999. Ч С.82-87
199. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. Ч Орел: ОРАГС, 2001. Ч 124 с.
200. Шуметов В.Г. Прогнозирование социального поведения на региональном уровне: экспертные методы и системы. Ч Орел: ОРАГС, 2001. Ч 248 с.
201. Шуметов В.Г. Анализ данных в управлении. Курс лекций. Ч Орел: ОРАГС, 2004. Том 1: Введение в анализ данных. Ч 120 с.
202. Шуметов В.Г., Абрамова В.В., Лазарева Л.М. Аксиоматический подход к анализу иерархических структур при оценке полезности альтернативных решений. Ч ОРАГС. Ч Орел, 2002. Ч Деп. в ИНИОН РАН № 57720 от 9.01.2003.
203. Шуметов В.Г., Кузнецов А.И. Агоритмы и пользовательский интерфейс системы поддержки принятия решений Expert Decide // Интелектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. Ч М.: МГТУ, 2000. Ч С.173-175.
204. Шуметов В.Г., Лазарева Л.М., Абрамова В.В. Аксиоматический подход к анализу иерархических структур при оценке полезности альтернативных решений. Ч ОРАГС. Ч Орел, 2003. Ч Деп. в ИНИОН РАН № 57720. Ч 26 с.
205. Шуметов В.Г., Лясковская О.В. Применение системы MathCAD при решении вычислительных задач метода анализа иерархий // Сборник научных трудов. Т.13. Ч Орел: ОреГТУ, 1998. Ч С.37-46.
206. Шуметов В.Г., Орлов Г.М. Метод анализа иерархий в аналитической деятельности // Информационные технологии в образовании. Матер. IX межд. конф. ИТО-99. Ч М.: МИФИ, 1999. Ч С.181-181.
207. Шуметов В.Г., Шуметова JI.B. Факторный анализ: подход с применением ЭВМ: учебное пособие. Ч Орел: ОреГТУ, 2000. Ч 88 с.
208. Шуметов В.Г., Шуметова JI.B. Кластерный анализ: подход с применением ЭВМ: учебное пособие. Ч Орел: ОреГТУ, 2001. Ч 118 с.
209. Щербина В.В. Средства социологической диагностики в системе управления: Дис. д-ра социол. наук. Ч М.: РАГС, 1993.
210. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебн. пособие для вузов / В.В. Федосеев и др.; Под ред. В.В. Федосеева. Ч М.: ЮНИТИ, 1999. Ч391 с.
211. Экономическая информатика / Под ред. П.В. Коноховского и Д.Н. Колесова. Ч СПб.: Питер, 2001.
212. Экономическая история мира / Под общ. ред. М.В. Конотопова. Ч М.: Из-дательско-торговая корпорация Дашков и К;, 2004.
213. Яковлев И.Г. Информационно-аналитические технологии в сфере политического анализа// Политические исследования. Ч 1998. Ч№3. Ч С.179-191.
214. Arrow K.J. Essays in the Theory of Risk Bearing. Amsterdam: North Holland, 1970. Ч278 pp.
215. Arrow K.J., Hurwicz L. An Optimalite Criterion for Decision-Making under Ignorance. Ч Uncertainty and expectations in economics. Oxford: Basil Blackwell and Mott, 1972.
216. Brown T.A. Nonlinear Politics // Chaos Theory in the Social Sciences / Eds. L.D. Kiel, E. Elliot. Ann Arbor.: The Univ. Of Michigan Press. 1996. P.l 19-137.
217. Checkland P.B., Scholes I. Soft Systems Methodology in Action. Ч Chichester: Wiley, 1990.
218. Dantzig G. Number the Language of Science. The Macmillan Company, N.Y., 3rd ed., 1939.
219. Fechner G.T. Elemente der Phsychophysik. Leipzig: Breitkopf und Hartel, 1860.
220. Guttman L. An approach for quantifying paired comparisons and rank order // Ann. Math. Statist., 1946, V.17, p.144-163.
221. Kaldor N.A. Model of Economic Growth // Econ. J., 1957, Vol.67. Dec.
222. Montgomery H., Svenson O. A think-aloud study of dominance structuring in decicion processes // H. Montgomery, O. Svenson (Eds.). Process and Structure on Human Decision Making. Chichester, J. Wiley and Sons, 1989.
223. Neural Connection 2.0 Application Guide. Ч Copyright 1997 by SPPS Inc. and Recognition Systems Inc. Ч Chicago.
224. Neural Connection 2.0 User's Guide. Ч Copyright 1997 by SPPS Inc. and Recognition Systems Inc. Ч Chicago.
225. Scheffe H. An analysis of variance for paired comparisons // J. Am. Statist. Ass., 1952, V.47, p.381-400.
226. Simon H.A. How big is a chunk. Science. 1974. №183.
227. Simon H.A. The human mind: the symbolic level // Proc. of the American Philosophycal Society. 1993. V.102. №2.
228. Solow R. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quart. J. Econ., 1956, Vol.70. Febr.
229. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. ПереводЧ Copyright 1998 СПСС Русь. Ч 397 с.
230. Stam A., Silva A.P. Stochastic judgements in the AHP: the measurement of rank reversal probabalities. Rep. WP-94-101. IIASA. Laxenburg, 1994.
231. Thurstone L.L. A low of comparative judgment // Psychol. Rev., 1927, V.34, p.273-286.
232. Vallee D., Zielniewicz P. ELECTRE 3-4, version 3x. Guide d4 Utilisation. Document LAMSADE N 85. Paris: Universite de Paris Dauphine, 1994.
Похожие диссертации
- Развитие предпринимательства на основе современных информационных технологий
- Управление инновационной деятельностью на предприятиях промышленности с применением современных информационных технологий
- Организационно-экономические аспекты управления предприятием на основе современных информационных технологий
- Формирование механизмов управления реструктуризацией деятельности предприятий на основе современных информационных технологий
- Методология исследования и управления инновационными процессами в экономических системах, реализующих комплексные услуги в области электроэнергетики